有一个67420*2的二维数组A,每一行代表着一个陆地的坐标。我还有一个259200*2的二维数组B,每一行代表着地球上的点的坐标。我想知道数组B里面所有陆地坐标的行数

时间: 2023-03-21 20:02:24 浏览: 44
好的,我明白了。针对您的问题,我可以帮您解决。 首先,我们需要遍历数组B中的每一行,然后再遍历数组A中的每一行,判断是否存在相同的坐标。如果存在相同的坐标,那么就说明这个坐标是陆地,我们就可以记录这个陆地的坐标所在的行数。最后,将所有记录下来的行数返回即可。 以下是实现代码: ``` def find_land_rows(A, B): land_rows = [] for i in range(len(B)): for j in range(len(A)): if B[i][0] == A[j][0] and B[i][1] == A[j][1]: land_rows.append(j) break return land_rows ``` 您可以将数组A和B作为参数传递给上述函数,并获取所有陆地坐标在数组B中对应的行数。
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求一个3*3二维数组中每行的最大值和每行的和

假设这个3*3的二维数组为arr,那么可以通过以下代码求出每行的最大值和每行的和: ```python # 初始化一个3*3的二维数组 arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 遍历每一行 for row in arr: # 求出当前行的最大值和总和 max_val = max(row) sum_val = sum(row) # 输出结果 print("当前行的最大值为:", max_val) print("当前行的总和为:", sum_val) ``` 输出结果如下: ``` 当前行的最大值为: 3 当前行的总和为: 6 当前行的最大值为: 6 当前行的总和为: 15 当前行的最大值为: 9 当前行的总和为: 24 ``` 其中,max()函数用于求出当前行的最大值,sum()函数用于求出当前行的总和。

求一个3*3二维数组中每行的最大值和每行的和。

### 回答1: 可以使用两个循环来遍历这个3*3的二维数组,分别计算每行的最大值和每行的和。具体步骤如下: 1. 定义一个3*3的二维数组,例如:arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] 2. 使用两个for循环遍历这个二维数组,外层循环遍历每一行,内层循环遍历每一列。 3. 在内层循环中,可以使用一个变量来记录当前行的和,同时使用一个变量来记录当前行的最大值。 4. 在每次内层循环结束后,更新当前行的最大值和和。 5. 最后输出每行的最大值和和即可。 示例代码如下: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] for i in range(3): row_sum = row_max = arr[i][] for j in range(3): row_sum += arr[i][j] if arr[i][j] > row_max: row_max = arr[i][j] print("第%d行的最大值为%d,和为%d" % (i+1, row_max, row_sum)) ### 回答2: 首先,我们需要声明一个3x3的二维数组: int arr[3][3] = {{1,2,3},{4,5,6},{7,8,9}}; 接下来,我们需要定义两个变量,分别是max和sum,用于存储每行的最大值和每行的和: int max = 0; // 每行的最大值 int sum = 0; // 每行的和 然后,我们可以使用两层循环遍历二维数组中的所有元素: for (int i = 0; i < 3; i++) { for (int j = 0; j < 3; j++) { // 计算每行的和 sum += arr[i][j]; // 计算每行的最大值 if (arr[i][j] > max) { max = arr[i][j]; } } // 输出每行的最大值和每行的和 cout << "第 " << i+1 << " 行的最大值是:" << max << endl; cout << "第 " << i+1 << " 行的和是:" << sum << endl; // 将max和sum归零,为下一行做准备 max = 0; sum = 0; } 最后,我们可以得到如下的输出结果: 第 1 行的最大值是:3 第 1 行的和是:6 第 2 行的最大值是:6 第 2 行的和是:15 第 3 行的最大值是:9 第 3 行的和是:24 以上就是计算3x3二维数组中每行的最大值和每行的和的方法,希望能对您有所帮助。 ### 回答3: 一个3*3的二维数组可以表示为: arr = [[a1, b1, c1], [a2, b2, c2], [a3, b3, c3]] 每行的最大值可以使用max()函数来获得,例如: max_row1 = max(arr[0]) # 第一行的最大值 max_row2 = max(arr[1]) # 第二行的最大值 max_row3 = max(arr[2]) # 第三行的最大值 每行的和可以使用sum()函数来获得,例如: sum_row1 = sum(arr[0]) # 第一行的和 sum_row2 = sum(arr[1]) # 第二行的和 sum_row3 = sum(arr[2]) # 第三行的和 完整代码如下: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] max_row1 = max(arr[0]) max_row2 = max(arr[1]) max_row3 = max(arr[2]) sum_row1 = sum(arr[0]) sum_row2 = sum(arr[1]) sum_row3 = sum(arr[2]) print("第一行的最大值为:", max_row1, "和为:", sum_row1) print("第二行的最大值为:", max_row2, "和为:", sum_row2) print("第三行的最大值为:", max_row3, "和为:", sum_row3) 输出结果为: 第一行的最大值为: 3 和为: 6 第二行的最大值为: 6 和为: 15 第三行的最大值为: 9 和为: 24

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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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