JavaScript数组基础:概念、定义与应用

需积分: 0 0 下载量 181 浏览量 更新于2024-08-04 收藏 31KB MD 举报
在JavaScript编程中,数组是一种重要的数据结构,它被设计为存储有序的、同类型或不同类型的数据集合。数组在程序开发中具有广泛的应用,尤其在处理列表、索引操作和批量数据处理时显得尤为关键。 数组的概念可以理解为一系列有序的元素集合,每个元素都有一个唯一的标识符,即下标(index),从0开始计数。数组是JavaScript中的对象类型,但使用特殊的语法`[]`来定义,而不是键值对。例如,一个空数组可以这样定义:`var arr = [];`,而包含数据的数组则可以初始化为:`var arr = ['张三', '李四', '王五', '赵六'];`。 数组的主要作用在于能够在一个单一的变量中存储多个值,这使得它们非常适合于需要批量处理的情况。数组中的元素可以是任意类型,包括字符串、数字、布尔值、null、undefined甚至复杂对象。例如,`var arr = ['a', 2, false, undefined, {name: "张三"}];`展示了不同类型数据在同一数组中的混合。 JavaScript内置了数组的构造函数`Array()`, 可以用于动态创建数组,例如:`var arr = new Array();`。此外,JavaScript还提供了一系列内置方法,如`push()`、`pop()`、`shift()`、`unshift()`等,用于在数组的末尾添加或删除元素,以及访问特定位置的元素。 数组下标是线性的,第一个元素的下标始终为0,后续元素依次递增,直到最后一个元素的下标等于数组长度减一。对于多维数组,可以使用嵌套的数组来表示,但这并不是标准的JavaScript数组,而是通过数组的数组来实现。 在实际项目中,数组的性能优化和正确使用是至关重要的。例如,尽量减少不必要的数组操作,避免在循环中创建新的数组,以及合理利用数组的索引来提高代码效率。数组是JavaScript语言中的基石之一,深入理解和掌握数组操作技巧,对于提升开发者的技术能力有着显著的帮助。

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传

select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

2023-07-25 上传