List<Integer> indexs = new ArrayList<Integer>();

时间: 2024-06-13 07:09:18 浏览: 116
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超详细的原生JavaScript轮播图（幻灯片）的制作

`List<Integer> indexs = new ArrayList<Integer>();`是Java中创建一个整型数组列表的语句。它创建了一个名为`indexs`的列表，其中每个元素都是一个整数。可以使用`add()`方法向列表中添加元素，例如`indexs.add(1)`将整数1添加到列表中。可以使用`get()`方法获取列表中的元素，例如`indexs.get(0)`将返回列表中的第一个元素。可以使用`size()`方法获取列表的大小，例如`indexs.size()`将返回列表中元素的数量。
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使用vue中的v-for遍历二维数组的方法

如下所示： <table cellpadding=0 cellspacing=0 class=clearfix id='downloaddata'> ... <template v-for='(itemss, indexs) in items' v-if='indexs !== type'> <td>{{itemss}}</td> </template> </template>
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<to type="forward">/web/teacher/course/list</to> </rule> <!-- 教师端预览课程界面 web/teacher/course/edit/488 --> <rule> <from>/teacourse-edit/([A-Za-z0-9]+)/([A-Za-z0-9]+)/([0-9]+)/([A-Za-z0-9]+)...

<uni-section > <swiper class="swiperss" :indicator-dots="true"> <swiper-item v-for="(menus,index) in menusTow" key="index"> <view> <block v-for="(item,indexx) in menus" :key="indexxs"> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> <view class='pictrue'> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> </block> </view> </swiper-item> </swiper> </uni-section>看看我的代码有什么错误其中，Menustow是一个二维数组，他是十个元素为一组，我想让它实现显示的页面中每十个元素为一个滑动页面多余的元素自动在下一个页面

<view class="menu-txt">{{item.name}}</view> </navigator> <navigator class="item" v-else :url="item.url" hover-class="none"> <view class="pictrue"> <image :src="item.pic"></image> </view> <view ...

<uni-section title="滑动视图" type="line" padding> <swiper class="swiperss" :indicator-dots="true" > <block v-for="(menus,indexs) in menusTow" :key="indexs"> <swiper-item v-for="(item, index) in menus.slice(0, Math.ceil(menus.length / 10))" :key="indexxs"> <view class='pictrue'> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> <view class='pictrue'> <image :src='item.pic'></image> </view> <view class="menu-txt">{{item.name}}</view> </swiper-item> </block> </swiper> </uni-section>怎样把这串代码的效果改成一页显示十个元素而不是用十页来显示十个元素

<block v-for="(menus,indexs) in menusTow" :key="indexs"> <swiper-item> <navigator class='item' v-for="(item, index) in menus.slice((indexs*10), (indexs+1)*10)" :key="index"> <view class='pictrue'>...

OthInfo(index=8, colName=PLMN, columnValue=null, indexs=null, colNames=null, colValues=null, lessLength=null, sourceClomnLength=null)转为对象

List<Integer> indexs = new ArrayList<>(); String[] indexArr = fields[3].split("=")[1].split(","); for (String indexStr : indexArr) { indexs.add(Integer.parseInt(indexStr)); } othInfo.setIndexs...

indexs = df.index.to_list()

具体来说，代码中的 df.index 语句获取了 DataFrame 中的所有行的索引，然后使用 to_list() 方法将这些索引转换成一个列表，该列表被赋值给变量 indexs。 需要注意的是，indexs 列表中的元素的顺序与 DataFrame ...

indexs = online_list.curselection() # 取得点击的索引，指向私聊对象 index = indexs[0] if index > 0: friend = online_list.get(index)

我们这里只考虑单选情况，所以使用 indexs[0] 取第一个索引值。 然后，如果选中的不是第一项（第一项一般是显示“群聊”的），就将其所对应的私聊对象赋值给 friend 变量。online_list.get(index) 就是从列表框...

indexs = online_list.curselection() #取得点击的索引，指向私聊对象 index = indexs[0]

其中，online_list 是 Listbox 组件的对象名，curselection() 方法返回一个元组，包含了所有当前选中的元素在 Listbox 中的索引，因为 Listbox 组件可以允许多选。 因此，indexs 是一个元组，可以通过 ...

indexs=dict( longitude=slice(1170 - margin, 1190 + margin), latitude=slice(410 - margin, 430 + margin), ),这段代码什么意思

这段代码是在使用Python中的slice函数对字典进行切片操作，其中字典的键为"longitude"和"latitude"，值是一个slice对象，表示切片的范围。具体来说，这段代码的作用是对一个二维数组或矩阵进行切片，其中切片的范围...

for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) pointData[jj,2] = dcmSOPs.index(dcmUID) if (isPlot==True) and (k<6): plt.subplot(1,6,k+1) plt.plot(conData[:,0],conData[:,1],'b.') plt.title('time={} z={}'.format(time,conData[0,2])) minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY if k==0: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','w') print("path of GTV_indexes.txt",path) else: writeToFile(np.hstack((conData,pointData)).T,path+'\\GTV_indexs.txt','a') cuts = np.array(cuts) return minXY,maxXY,cuts

这段代码是用来解析轮廓的顶点数据，将其转换为像素坐标并绘制轮廓。具体来说，它通过循环遍历每个顶点，然后从顶点数据中获取其X、Y和Z坐标并将其转换为像素坐标。接下来，代码将像素坐标存储在pointData数组中，并...

while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(1:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) % corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 % corrs = corrs(1,2); % if corrs >= threshold_corr % temp_flag(end+1) = i; source_mean=mean(source) y(:,temp_index(i)).mean = mean (y(:,temp_index(i))) % sim = dot(source,y(:,temp_index(i)))/(norm(source)*norm(y(:,temp_index(i)))); sim = dot(source-source_mean,y(:,temp_index(i))-y(:,temp_index(i)).mean)/(norm(source-source_mean)*norm(y(:,temp_index(i))-y(:,temp_index(i)).mean)); orthoSim = 1-sim; if orthoSim>= threshold_sim && orthoSim >= 0 && orthoSim <= 1 % if sim >= threshold_sim && sim >= 0.7 && sim <= 1 temp_flag(end+1) = i; end end怎么修改下呢，一直出现无法执行赋值，因为此类型的变量不支持使用点进行索引。

这个错误是因为你在尝试对一个列向量使用.mean进行索引，但是列向量不支持使用点进行索引。你可以将其改为使用括号进行索引，如下所示： source_mean = mean(source); y_mean = mean(y(:,temp_index(i)));...

这段代码如何优化 columnClick(e, index, sIndex) { this.classBool = true; // 点击出现添加班次 // index 列 sIndex 行 let indexT = 0; this.sIndex = sIndex; // 判断是否同一列，是的话重新赋值 const indexs = this.selectedList.findIndex( (obj) => obj.sIndex === sIndex ); const indext = this.selectedList.findIndex( (obj) => (obj.index == index && obj.sIndex == sIndex) ); // || (obj.index == index && obj.sIndex == sIndex) console.log(indext, indexs, '-------------indexs') if (indexs !== -1) { // this.height = Math.abs(this.height * (index - this.indexfirst)); console.log(111111111, this.selectedList) this.selectedList.splice(indexs, 1); } else { this.indexfirst = index; } if(indext == -1) { this.selectedList.push({ index, sIndex, }); } this.createSelect(index, sIndex); },

这段代码可以进行一些优化，以下是一些可能的优化方法： 1. 减少不必要的变量和判断：在函数开始时，indexT变量被声明但没有使用，可以移除。对于indext的判断，可以直接使用!== -1进行判断，而不是使用== -...

indexs = linspace(1,d,d);%生成等差数列。语法为：linspace（x1， x2， n），其中x1是起始值，x2是终止值，n是生成的数字个数 flags = logical(indexs);%逻辑函数 x_e = sum((x-mean(x)).^2);%mean 矩阵均值 方差 sgc = []; g_h = 0; g_h_e = 0; while ~isempty(indexs(flags)) temp_index = indexs(flags); source = y(:,temp_index(1)); flags(temp_index(1)) = 0; temp_index = temp_index(2:end); temp_flag = []; for i = 1: length(temp_index) corrs = corrcoef(source,y(:,temp_index(i)));%矩阵相关系数 corrs = corrs(1,2); if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2); if g_h_e / x_e < threshold_nmse break end将这块的相似条件改为修正余弦相似度

if corrs >= threshold_corr temp_flag(end+1) = i; end end flags(temp_index(temp_flag)) = 0; sgc(:,end+1) = source+sum(y(:,temp_index(temp_flag)),2); g_h = sum(sgc,2); g_h_e = sum((x-g_h).^2); ...

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_...

def findContours(path,isPlot=False): dcmSOPs = findSOPs(path) #path,rtFile = os.path.split(rvFileName) paths = list(map(str,path.split("\\"))) patient = paths[3] time = paths[4] rvFile = path+'\\RS.{}'.format(patient)+'.CT_{}%.dcm'.format(time) ds = pydicom.dcmread(rvFile) contours = ds.ROIContourSequence dcmFile = path+'\\CT.{}'.format(patient)+'.Image {}.dcm'.format(str(int(1))) ds = pydicom.dcmread(dcmFile) dcmOrigin = ds.ImagePositionPatient dcmSpacing = ds.PixelSpacing # GTV 为第二个轮廓 numberOfContours = len(contours[1].ContourSequence) cuts = [] # 找出包含GTV的CT minXY = 600 maxXY = -1 for k in range(0,numberOfContours): rfContent = contours[1].ContourSequence[k] # 读取该靶区所在CT切片的信息 dcmUID = rfContent.ContourImageSequence[0].ReferencedSOPInstanceUID #print(numberOfContours,len(dcmSOPs),dcmUID) #print(k,dcmSOPs.index(dcmUID)) cuts.append(dcmSOPs.index(dcmUID)) numberOfPoints = rfContent.NumberOfContourPoints # 该层靶区曲线点数 conData = np.zeros((numberOfPoints,3)) # 存储靶区曲线各点的世界坐标 pointData = np.zeros((numberOfPoints,2)) # 存储靶区曲线各点的网格体素坐标 #将靶区勾画的曲线坐标由世界坐标系转换为网格体素坐标 for jj in range(0,numberOfPoints): ii = jj*3 conData[jj,0] = rfContent.ContourData[ii+0] #轮廓世界坐标系 conData[jj,1] = rfContent.ContourData[ii+1] conData[jj,2] = rfContent.ContourData[ii+2] pointData[jj,0] = round( (conData[jj,0] - dcmOrigin[0])/dcmSpacing[0] ) #轮廓X坐标 pointData[jj,1] = round( (conData[jj,1] - dcmOrigin[1])/dcmSpacing[1] ) #轮廓Y坐标 minX = np.min(pointData[:,0]) maxX = np.max(pointData[:,0]) minY = np.min(pointData[:,1]) maxY = np.max(pointData[:,1]) if minXY>minX: minXY = minX elif minXY>minY: minXY = minY elif maxXY<maxX: maxXY = maxX elif maxXY<maxY: maxXY = maxY #print('minXY={}'.format(minXY),'maxXY={}'.format(maxXY)) cuts = np.array(cuts) writeToFile(cuts,path+'\\GTV_indexs.txt') return minXY,maxXY,cuts

这段代码是用于在一个 DICOM 数据集中找到包含某个轮廓的 CT 切片，并将这些切片的索引写入文件中。其中，输入参数 path 是 DICOM 数据集的路径，isPlot 参数表示是否需要画出 CT 切片和轮廓，函数返回值是一个...

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集，并且将标签列从特征列中分离出来。其中，train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集，并且设置了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。...

这段代码的意思：def extractRoutes(V,node_id_list,model): route_list = [] min_obj=float('inf') pred_label_id=None v_type=None # 搜索node_idlist的最后一个节点的最小成本 for label in V[model.number_of_demands-1]: if label[3]<=min_obj: min_obj=label[3] pred_label_id=label[1] v_type=label[2] # 通过 pred_label_id生成路径 route=[node_id_list[-1]] indexs=list(range(0,model.number_of_demands))[::-1] start=1 while pred_label_id!=1: for i in indexs[start:]: stop=False for label in V[i]: if label[0]==pred_label_id: stop=True pred_label_id=label[1] start=i v_type_=label[2] break if not stop: route.insert(0,node_id_list[i]) else: route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) route=[node_id_list[i]] v_type=v_type_ route.insert(0,v_type) route.append(v_type) route_list.append(route) return route_list

具体来说，该函数接受三个参数：V表示标签列表，node_id_list表示节点列表，model表示模型。函数首先创建一个空的路径列表route_list和一个初始值为正无穷大的min_obj变量。然后，函数遍历V[model.number_of_demands...
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