·
教程大全 ·
188136
前言:
在我们的日常开发中 不免会有很多需要处理数据的方法 本节主要说一说concat和splice方法的使用不多说把代码编辑器打开
一、concat方法
1直接vs打开
2代码块
//功能:合并数组,可以合并一个或多个数组,会返回合并数组之后的数据,不会改变原来的数组;
const geyao = ['歌谣']
const fuzhu=["很强"]
console.log(geyao.concat(fuzhu));
console.log(geyao);
3运行结果
小结:
功能:合并数组,可以合并一个或多个数组,会返回合并数组之后的数据,不会改变原来的数组;
二、splice方法
1代码部分
const geyao=["歌谣","很强","很帅"]
// 从索引 1 开始删除 1 个元素
let b=geyao.splice(1,1)
console.log(b,"later")
console.log(geyao,"geyao1")
// 从索引 2 开始
// 删除 0 个元素
// 然后插入 "很强" 和 "很秀"
geyao.splice(2,0,"很强","很秀","很棒")
console.log(geyao,"geyao1")
//替换操作:执行替换操作时,第二个参数为要被替换的元素个数,
后面跟上要替换的deletecount个元素即可;
geyao.splice(2,2,"很厉害","很nice")
console.log(geyao,"geyao1")
2运行结果
到此这篇关于javascript数组中的concat方法和splice方法的文章就介绍到这了,更多相关concat方法和splice方法内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持!
本文介绍如何在Python中高效获取多个上下界区间内目标数组元素的原始索引,重点对比朴素布尔掩码、NumPy向量化搜索与排序+二分查找三种方法,推荐使用np.searchsorted实现毫秒级批量区间定位。 本文介绍如何在python中高效获取多个上下界区间内目标数组元素的原始索引,重点对比朴素布尔...
本文介绍如何在Python中高效提取目标数组中落在多组动态上下界范围内的元素索引,重点对比原始逐条件布尔掩码法与基于排序+二分搜索(bisect/np.searchsorted)的优化方案,实测numpy版本性能提升达45倍。 本文介绍如何在Python中高效提取目标数组中落在多组动态上下界范围内的...
Boyer-Moore投票算法适合找众数,因其仅需O(1)空间和O(n)时间,且不预设众数存在,核心是候选抵消逻辑;但必须二次遍历验证候选是否真满足出现次数>n/2,否则结果不可靠。 为什么Boyer-Moore投票算法适合找众数 它只用O(1)空间、O(n)时间,且不要求提前知道众数是否存在——特...
本文介绍使用pandas高效清洗数据的方法:对指定列(如a)分组后,若组内任意行在另一列(如b)存在大于阈值(如100)的值,则保留该组全部行;否则仅保留该组首次出现的行。 本文介绍使用pandas高效清洗数据的方法:对指定列(如a)分组后,若组内任意行在另一列(如b)存在大于阈值(如100)的值,...
本文介绍两种高效方法:利用步长切片快速保留偶数列(如第0、2、4列),以及使用np.delete精确移除任意列索引(如第1、3列),避免低效循环或冗余翻转操作。 本文介绍两种高效方法:利用步长切片快速保留偶数列(如第0、2、4列),以及使用np.delete精确移除任意列索引(如第1、3列),避免低...
np.max()和np.argmax()默认在全数组操作,多维时argmax返回展平索引,需unravel_index转坐标;指定axis可得某维极值及位置;遇重复最大值只返首个;含NaN需用nanargmax;性能足够,关键在正确使用axis和索引转换。 直接用np.max()和np.argmax...
np.unique(...,return_counts=True)是最直接的解法:它原生高效、返回values和counts一一对应,但需显式指定参数,对浮点数、NaN、多维数组及非连续内存等场景须谨慎处理。 np.unique(...,return_counts=True)是最直接的解法 想快速统...
本文介绍如何在Python中替代jq'.cis[].properties.cloud_vm_display_name'|grep-vnull命令,从多个结构相似但数组长度不一的JSON文件中稳健提取cloud_vm_display_name字段值,并规避空值与语法错误。 本文介绍如何在python中...