php随机生成一个多维数组

Matlab的多维数组操作

它能做什么： 将 n 维数组转换为表格。 第一个维度定义表的行维度，其他维度作为附加行粘贴在下面。 为了对维度进行编码，需要为每个维度创建一个附加列。 数组中的值存储在“值”列中。 动机： 科学数据通常以多维数组（nd-array）的形式出现。 对于漂亮的绘图，许多人求助于 R（使用 ggplot2）或 Python（使用 Pandas 和 matplotlib/seaborn），但这里的输入应该是数据框形式的表格数据。 在 R 或 Python 中将 nd-array 重塑为数据帧可能会很麻烦（曾经存在过）。 首先通过将其转换为 Matlab 表格，更容易将其转换为 Matlab 中的正确格式。 然后可以使用 writetable() 将该表导出为 CSV 文件。 在 R 或 Python 中将 CSV 文件作为数据框导入很容易。 输入参数： arr - [s1 x s2 x ...

子程序返回多维数组

Blitz ++是一个C ++模板类库，为科学计算提供了高性能的多维数组容器。 Blitz ++在位置上进行了一些更改： 最初的Blitz ++网站位于http://oonumerics.org/blitz （存档于 ）。 Blitz ++随后转移到SourceForge，为 。 最新的Blitz ++维护版本已在GitHub上，为 有关Blitz ++的各种信息现在可以在GitHub Wiki上进行分类： : 法律文件中详细列出了许可信息。 简介：除了以源代码形式出售此库之外，您可以执行任何操作。 Blitz获得了Lesser GPL版本3许可证（请参阅COPYING和COPYING.LESSER），BSD许可证（请参阅COPYRIGHT）和限制性较小的Perl“艺术许可证” 2.0版（请参阅被许可方）。 Blitz ++使用CMake进行构建，测试和安装自动化。 有关

ImageFiltering 实现了模糊、锐化、梯度计算和其他线性滤波操作，以及像 min/max 这样的非线性滤波器。 具有重叠功能的软件包也提供了一些额外的东西： 数字信号处理器 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

对于任意大小的数组，它对有效列数组进行排序并返回最大的 n 个元素。 最大值的列索引转换为下标，下标作为数组中的行返回。 存在仅考虑唯一值的选项。 没有优化，但意味着在大多数情况下都能正常工作。 未在稀疏数组上测试。 函数只是推荐作为一个方便的函数放入您的个人工具箱。 要找到最小值，只需否定输入数据集和输出值。

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xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣 xarray：ND 标记数组和数据集 xarray（以前称为 xray）是一个开源项目和 Python 包，它使处理标记多维数组变得简单、高效且有趣！ Xarray 在原始 NumPy 类数组之上以维度、坐标和属性的形式引入标签，从而提供更直观、更简洁且不易出错的开发人员体验。 该软件包包括一个庞大且不断增长的领域无关函数库，用于使用这些数据结构进行高级分析和可视化。 Xarray 受到熊猫的启发并大量借鉴，熊猫是一种流行的数据分析包，专注于标记的表格数据。 它特别适用于处理作为 xarray 数据模型来源的 netCDF 文件，并与 dask 紧密集成以进行并行计算。 为什么是xarray？ 多维（又名 N 维，ND）数组（有时称为“张量”）是计算科学的重要组成部分。 它们在广泛的领域中遇到，包括物理学、天文学、地球科学、生物信息学、工程、金融和深度学习。 在 Python 中，NumPy 提供了用于处理原始 ND 数组的基本数据结构和 API。 然而，现实世界的数据集通常不仅仅是原始数

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