php 二维数组定义

时间: 2023-12-30 16:02:10 浏览: 35
在PHP中,可以使用以下两种方法来定义二维数组: 方法一:通过索引数组定义二维数组 ```php $szx = array(); // 定义一个空的二维数组 $szy = array(); // 定义一个空的二维数组 // 循环遍历并赋值二维数组 $sql = "select x, y from data"; $res = mysql_query($sql); while($row = mysql_fetch_array($res)) { $szx[] = $row; // 将$row作为一个元素添加到$szx数组中 } ``` 方法二:直接将一维数组的元素定义为数组,形成二维数组 ```php $aa = array(0 => "dd", 1 => "ff"); $bb = array(0 => "b1", 1 => "b2"); $cc = array(0 => $aa, 1 => $bb); ``` 以上两种方法都可以定义二维数组,方法一是通过循环遍历并逐个添加元素,方法二是直接将一维数组的元素定义为数组。根据你的需求选择适合的方法即可。
相关问题

PHP二维数组怎么排序

可以使用PHP中的usort函数来对二维数组进行排序。首先,定义一个比较函数,然后传递该函数和要排序的数组作为参数。比如,以下是按照某一列进行排序的示例代码: ```php <?php // 要排序的二维数组 $array = array( array('name'=> 'John', 'age'=> 26), array('name'=> 'Jane', 'age'=> 21), array('name'=> 'Bob', 'age'=> 31) ); // 按照age列进行排序 usort($array, function($a, $b) { return $a['age'] - $b['age']; }); // 输出排序后的结果 foreach($array as $row) { echo $row['name'] . ' - ' . $row['age'] . '<br />'; } ?> ``` 该代码会输出: ``` Jane - 21 John - 26 Bob - 31 ``` 我们可以根据具体的需求调整比较函数,以实现不同的排序结果。

php 根据一维数组去重二维数组

可以使用 PHP 中的 array_unique() 函数和 array_map() 函数来实现根据一维数组去重二维数组的操作。 具体实现可以参考以下代码: ```php <?php // 一维数组 $uniqueArr = array('A', 'B', 'C'); // 二维数组 $arr = array( array('id' => 1, 'name' => 'A', 'age' => 20), array('id' => 2, 'name' => 'B', 'age' => 25), array('id' => 3, 'name' => 'C', 'age' => 30), array('id' => 4, 'name' => 'A', 'age' => 35), array('id' => 5, 'name' => 'B', 'age' => 40), array('id' => 6, 'name' => 'C', 'age' => 45), ); // 根据一维数组去重二维数组 $result = array_map("unserialize", array_unique(array_map("serialize", $arr))); // 输出结果 print_r($result); ?> ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个一维数组 $uniqueArr,然后定义了一个二维数组 $arr,其中包含了重复的元素。 接下来,我们使用 array_map() 函数将 $arr 数组中的每个元素转换为字符串,然后使用 array_unique() 函数去重,最后再使用 array_map() 函数将每个元素转换回数组格式。 最终的结果将只包含不重复的元素,输出结果如下: ``` Array ( [0] => Array ( [id] => 1 [name] => A [age] => 20 ) [1] => Array ( [id] => 2 [name] => B [age] => 25 ) [2] => Array ( [id] => 3 [name] => C [age] => 30 ) ) ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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