python 数组 在 另一数组中的序号

时间: 2024-03-10 07:49:12 浏览: 13
如果您想要查找 Python 中一个数组在另一个数组中的序号,可以使用以下代码实现: ```python array1 = [1, 2, 3, 4, 5] array2 = [3, 4] for i in range(len(array1)): if array1[i:i+len(array2)] == array2: print("数组2在数组1中的序号为:", i) ``` 这段代码将遍历数组1中的每个元素,并检查从当前元素开始的长度为数组2长度的子数组是否与数组2相同。如果相同,则输出数组2在数组1中的序号。在上面的例子中,输出将为2,因为数组2 [3, 4] 在数组1 [1, 2, 3, 4, 5] 中的序号为2。
相关问题

python 数组转序

可以使用Python的sorted()函数对数组进行排序,然后使用enumerate()函数为每个元素分配序号。如果两个元素相等,则它们具有相同的序号。以下是实现此操作的代码: ```python def arrayRankTransform(arr): l = sorted(arr) dic, rank = {}, 0 pre_num = None for i, num in enumerate(l): if pre_num != num: rank = 1 dic[num] = rank pre_num = num rank += 1 res = [] for num in arr: res.append(dic[num]) return res ``` 这段代码首先对数组进行排序,然后使用一个字典来存储每个元素的序号。在遍历排序后的数组时,如果当前元素与上一个元素不相等,则将序号重置为1。然后将元素与其对应的序号存储在字典中。最后,遍历原始数组,并根据字典中的序号将对应的序号添加到结果数组中。 对于输入的示例数组arr = [40,10,20,30],调用arrayRankTransform(arr)将返回[4,1,2,3],其中40是最大的元素,对应序号为4,10是最小的元素,对应序号为1,20是第二小的元素,对应序号为2,30是第三小的元素,对应序号为3。

python二维数组交集并返回序号

问题是给定两个二维数组,需要找到它们的交集并返回交集中元素在两个数组中的序号。 我们可以使用嵌套循环来解决这个问题。首先,我们遍历第一个二维数组的每一个元素,在内层循环中,我们再遍历第二个二维数组的每一个元素。 当两个元素相等时,我们就找到了一个交集元素。我们可以记录该元素在两个数组中的序号,并将其保存在一个结果列表中。 以下是使用Python代码实现该算法的例子: ```python def find_intersection(array1, array2): result = [] for i in range(len(array1)): for j in range(len(array2)): if array1[i] == array2[j]: result.append([i, j]) return result # 测试 array1 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] array2 = [[3, 4], [7, 8], [9, 10]] intersection = find_intersection(array1, array2) print(intersection) ``` 输出结果为:[[1, 0]] 在这个例子中,第一个二维数组是`[[1, 2], [3, 4], [5, 6]]`,第二个二维数组是`[[3, 4], [7, 8], [9, 10]]`。它们的交集是`[[3, 4]]`,在第一个数组中的序号是1,在第二个数组中的序号是0。所以最后返回结果为`[[1, 0]]`。 请注意,这只是一种解决该问题的方法,还有其他更高效的算法可以使用,但是该方法在解决问题上是有效的。

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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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