jupyter notebook数组的定义

Jupyter Notebook是一个交互式的开发环境，可以用于编写和运行代码、展示数据分析结果等。在Jupyter Notebook中，可以使用多种编程语言，如Python、R等。

在Python中，数组可以使用列表（List）来定义。列表是一种有序、可变的数据类型，可以包含不同类型的元素。以下是使用列表定义数组的示例：

# 定义一个整数数组
array = [1, 2, 3, 4, 5]

# 定义一个字符串数组
array = ['apple', 'banana', 'orange']

# 定义一个混合类型的数组
array = [1, 'apple', True, 3.14]

你可以通过索引访问数组中的元素，索引从0开始。例如，要访问数组中的第一个元素，可以使用`array`。

相关问题

jupyter notebook如何创建热力图

要在Jupyter Notebook中创建热力图，可以使用Python的数据可视化库，例如Matplotlib或Seaborn。下面是一个使用Seaborn库创建热力图的示例：

首先，确保已经在Jupyter Notebook中安装了Seaborn库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

!pip install seaborn

然后，在Jupyter Notebook中导入Seaborn和Matplotlib库：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，假设你有一个二维数组或DataFrame，可以使用Seaborn的heatmap函数来创建热力图。例如，假设有一个名为data的二维数组，可以按照以下方式创建热力图：

sns.heatmap(data)
plt.show()

这将绘制一个基本的热力图。你还可以通过设置其他参数来自定义热力图，例如调整颜色映射、添加标签等。更多关于Seaborn热力图的用法和参数设置，请参考Seaborn官方文档：https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html

jupyter notebook 实现切比雪夫距离

首先，我们需要定义切比雪夫距离的公式：

$$D_{max}(x,y) = \max_{i=1}^n |x_i - y_i|$$

其中，$x$ 和 $y$ 是两个 n 维向量，$|x_i - y_i|$ 表示这两个向量在第 i 维上的差值的绝对值，$\max_{i=1}^n$ 表示取各个维度上差值的最大值。

下面是实现切比雪夫距离的代码：

import numpy as np

def chebyshev_distance(x, y):
    return np.max(np.abs(x - y))

其中，np.abs() 表示取绝对值，np.max() 表示取最大值，x 和 y 可以是 numpy 数组或列表。