let arr=[["8461690.0", "2021-1"] 1 : ["8425903.0", "2021-10"] 2 : ["8458725.0", "2021-11"] 3 : ["8438781.0", "2021-12"] 4 : ["8351260.0", "2021-2"] 5 : ["8491796.0", "2021-3"] 6 : ["8517884.0", "2021-4"] 7 : ["8519660.0", "2021-5"] 8 : ["8505487.0", "2021-6"] 9 : ["8438154.0", "2021-7"] 10 : ["8374489.0", "2021-8"] 11 : ["8453695.0", "2021-9"]],把a转换成这样的数据格式:a=[{type:2021-1和

时间: 2023-05-22 22:06:17 浏览: 28
["8461690.0"]}, {type:2021-2, value:["8351260.0"]}, {type:2021-3, value:["8491796.0"]}, {type:2021-4, value:["8517884.0"]}, {type:2021-5, value:["8519660.0"]}, {type:2021-6, value:["8505487.0"]}, {type:2021-7, value:["8438154.0"]}, {type:2021-8, value:["8374489.0"]}, {type:2021-9, value:["8453695.0"]}, {type:2021-10, value:["8425903.0"]}, {type:2021-11, value:["8458725.0"]}, {type:2021-12, value:["8438781.0"]}]。 以下是代码实现: ``` let arr=[["8461690.0", "2021-1"], ["8425903.0", "2021-10"], ["8458725.0", "2021-11"], ["8438781.0", "2021-12"], ["8351260.0", "2021-2"], ["8491796.0", "2021-3"], ["8517884.0", "2021-4"], ["8519660.0", "2021-5"], ["8505487.0", "2021-6"], ["8438154.0", "2021-7"], ["8374489.0", "2021-8"], ["8453695.0", "2021-9"]]; let a = []; for(let i=0; i<arr.length; i++){ let obj = {}; obj["type"] = arr[i][1]; obj["value"] = [arr[i][0]]; let found = false; for(let j=0; j<a.length; j++){ if(a[j].type === arr[i][1]){ a[j].value.push(arr[i][0]); found = true; break; } } if(!found){ a.push(obj); } } console.log(a); ``` 输出结果为: ``` [ { type: '2021-1', value: [ '8461690.0' ] }, { type: '2021-10', value: [ '8425903.0' ] }, { type: '2021-11', value: [ '8458725.0' ] }, { type: '2021-12', value: [ '8438781.0' ] }, { type: '2021-2', value: [ '8351260.0' ] }, { type: '2021-3', value: [ '8491796.0' ] }, { type: '2021-4', value: [ '8517884.0' ] }, { type: '2021-5', value: [ '8519660.0' ] }, { type: '2021-6', value: [ '8505487.0' ] }, { type: '2021-7', value: [ '8438154.0' ] }, { type: '2021-8', value: [ '8374489.0' ] }, { type: '2021-9', value: [ '8453695.0' ] } ] ```

相关推荐

### 回答1: This code initializes a 10x5 NumPy array with random values between 0 and 1. Here's a breakdown of the code: 1. import numpy as np: This imports the NumPy library and gives it an alias of np, which is a common convention. 2. arr = np.random.rand(10,5): This creates a NumPy array with 10 rows and 5 columns, where each element is a random number between 0 and 1. The rand() function in NumPy generates random values from a uniform distribution over [0, 1). So, the final output of this code will be a 10x5 NumPy array filled with random numbers between 0 and 1. ### 回答2: import numpy as np arr = np.random.rand(10,5) arr 是一个形状为 (10,5) 的随机数组。它由 np.random.rand 方法生成,该方法返回一个在[0, 1)范围内的随机数。arr 的元素都是 0 到 1 之间的随机数,包括0,不包括1。数组的形状是一个 10 行 5 列的二维数组。 该数组的类型是 numpy.ndarray,是一个多维数组对象。它可以用于数学计算、数据处理和科学研究等各种应用场景。 通过导入 numpy 库,并使用 as 关键字将其命名为 np,我们可以使用 numpy 提供的各种数学函数和工具来操作和处理该数组。 例如,我们可以使用 arr.shape 属性获取数组的形状,即 (10,5);使用 arr.ndim 获取数组的维度,即 2,代表二维数组;使用 arr.size 获取数组的元素个数,即 50。还可以使用 arr.sum() 计算数组中所有元素的和, arr.mean() 计算数组的均值, arr.max() 和 arr.min() 获取数组的最大值和最小值等等。 此外,在 numpy 中,还有很多其他函数和方法可用于对数组进行操作和计算,如矩阵运算、统计分析、线性代数运算等。 numpy 还提供了一些方便的数组操作函数,如 reshape、transpose、concatenate 等。 总之,通过导入 numpy 库,我们可以对数组 arr 进行各种数学计算和数据处理,方便快捷地完成各种科学计算和数据分析任务。 ### 回答3: import numpy as np arr = np.random.rand(10,5) arr. 是一个numpy数组对象的属性或方法调用。 numpy是一个流行的Python库,用于科学计算和数据分析。在上面的代码中,我们首先导入了numpy库,并将其命名为np,这是通常的惯例。 arr = np.random.rand(10,5) 创建了一个10行5列的随机数矩阵,并将其赋值给了变量arr。np.random.rand()是numpy库中的一个随机数生成函数,它生成一个给定形状的随机数组。 接下来的arr. 表示我们要对arr对象执行某个操作,后面应该跟随属性或方法的调用。 由于题目没有具体说明接下来要做什么操作,arr. 可能会调用很多属性和方法。以下是几个常见的numpy数组对象的属性和方法示例: 1. arr.shape:返回一个元组,表示arr的维度。对于arr = np.random.rand(10,5),它将返回(10, 5)。 2. arr.squeeze():如果arr的维度中有任何一个维度为1,那么它将移除这些维度。例如,如果arr.shape为(10, 1),调用arr.squeeze()将返回(10,)。 3. arr.ndim:返回arr的维度数。对于arr = np.random.rand(10,5),它将返回2。 4. arr.T:返回arr的转置矩阵。 5. arr.mean():返回arr的平均值。 这只是一些可能的属性和方法示例,实际上,numpy提供了很多其他的强大的功能,可以方便地对数组进行操作和计算。具体选择哪个属性或方法取决于需要对数组进行何种操作。

最新推荐

企业人力资源管理系统的设计与实现-计算机毕业论文.doc

企业人力资源管理系统的设计与实现-计算机毕业论文.doc

"风险选择行为的信念对支付意愿的影响:个体异质性与管理"

数据科学与管理1(2021)1研究文章个体信念的异质性及其对支付意愿评估的影响Zheng Lia,*,David A.亨舍b,周波aa经济与金融学院,Xi交通大学,中国Xi,710049b悉尼大学新南威尔士州悉尼大学商学院运输与物流研究所,2006年,澳大利亚A R T I C L E I N F O保留字:风险选择行为信仰支付意愿等级相关效用理论A B S T R A C T本研究进行了实验分析的风险旅游选择行为,同时考虑属性之间的权衡,非线性效用specification和知觉条件。重点是实证测量个体之间的异质性信念,和一个关键的发现是,抽样决策者与不同程度的悲观主义。相对于直接使用结果概率并隐含假设信念中立的规范性预期效用理论模型,在风险决策建模中对个人信念的调节对解释选择数据有重要贡献在个人层面上说明了悲观的信念价值支付意愿的影响。1. 介绍选择的情况可能是确定性的或概率性�

利用Pandas库进行数据分析与操作

# 1. 引言 ## 1.1 数据分析的重要性 数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据量呈爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行合理的分析,已成为企业和研究机构的一项重要任务。数据分析不仅可以帮助我们理解数据背后的趋势和规律,还可以为决策提供支持,推动业务发展。 ## 1.2 Pandas库简介 Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析工具库。它提供了高效的数据结构和数据分析功能,为数据处理和数据操作提供强大的支持。Pandas库是基于NumPy库开发的,可以与NumPy、Matplotlib等库结合使用,为数

devc++6.3大小写字母转换

根据提供的引用内容,无法直接回答关于 Dev-C++ 6.3 的大小写字母转换问题。Dev-C++ 是一个集成开发环境(IDE),用于编写和运行 C/C++ 程序。如果您想要实现大小写字母转换,可以使用 C++ 标准库中的 toupper() 和 tolower() 函数。这两个函数分别将字符转换为大写和小写形式。以下是一个简单的示例程序: ```c++ #include <iostream> #include <string> using namespace std; int main() { string str = "Hello, World!"; for (int

基于ADuC812单片机的温湿度检测仪-毕业设计.doc

基于ADuC812单片机的温湿度检测仪-毕业设计.doc

"Python编程新手嵌套循环练习研究"

埃及信息学杂志24(2023)191编程入门练习用嵌套循环综合练习Chinedu Wilfred Okonkwo,Abejide Ade-Ibijola南非约翰内斯堡大学约翰内斯堡商学院数据、人工智能和数字化转型创新研究小组阿提奇莱因福奥文章历史记录:2022年5月13日收到2023年2月27日修订2023年3月1日接受保留字:新手程序员嵌套循环练习练习问题入门编程上下文无关语法过程内容生成A B S T R A C T新手程序员很难理解特定的编程结构,如数组、递归和循环。解决这一挑战的一种方法是为学生提供这些主题中被认为难以理解的练习问题-例如嵌套循环。实践证明,实践有助于程序理解,因此,由于手动创建许多实践问题是耗时的;合成这些问题是一个值得研究的专家人工智能任务在本文中,我们提出了在Python中使用上下文无关语法进行嵌套循环练习的综合。我们定义了建模程序模板的语法规则基于上�

Shell脚本中的并发编程和多线程操作

# 一、引言 ## 1.1 介绍Shell脚本中并发编程和多线程操作的概念与意义 在Shell编程中,并发编程和多线程操作是指同时执行多个任务或操作,这在处理大规模数据和提高程序执行效率方面非常重要。通过并发编程和多线程操作,可以实现任务的同时执行,充分利用计算资源,加快程序运行速度。在Shell脚本中,也可以利用并发编程和多线程操作来实现类似的效果,提高脚本的执行效率。 ## 1.2 探讨并发编程和多线程在IT领域的应用场景 在IT领域,并发编程和多线程操作被广泛应用于各种场景,包括但不限于: - Web服务器中处理并发请求 - 数据库操作中的并发访问和事务处理 - 大数据处理和分析

4 1 C:\Users\魏榕本榕\Desktop\未命名2.c [Error] unknown type name 'LinkList'

根据提供的引用内容,我们无法确定您的问题的具体背景和上下文。但是,根据引用和引用的内容,我们可以推测您可能遇到了以下问题: 您的C语言程序中使用了未定义的类型名LinkList,导致编译错误。请检查您的程序中是否正确定义了LinkList类型,并且是否正确包含了相关头文件。 您的Java程序中使用了LinkedList类,但在迭代LinkedList时修改了它,导致了ConcurrentModificationException异常。请确保在迭代LinkedList时不要修改它,或者使用Iterator的remove()方法来删除元素。 您的Android NDK项目无法找到应用程序项目

基于java的网络聊天室服务器端.doc

基于java的网络聊天室服务器端.doc

基于位置的服务的隐私保护 top-k 查询方案

0网络空间安全与应用1(2023)1000070ScienceDirect提供的内容列表0网络空间安全与应用0期刊主页:http://www.keaipublishing.com/en/journals/cyber-security-and-applications/0PPT-LBS:用于位置基础服务外包数据的隐私保护top-k查询方案0周友生a,李霞a,王明b,刘媛妮a0a 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院,中国重庆400065 b 重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中国重庆4000650a r t i c l e i n f o0关键词:隐私保护基于位置的服务 Top-k查询外包计算0a b s t r a c t0基于位置的服务(LBS)随着移动互联网的快速增长而受到广泛欢迎。随着数据量的急剧增加,越来越多的位置服务提供商(LSPs)将LBS数据移至云平台,以获得经济性和稳定性的好处。然而,云服务器提供了便利和稳定性,但也导致了数据安全和用户隐私泄露。针对现有LBS数据外包方案中隐私保护不足和