array_rand 二维数组
时间: 2023-07-29 21:07:10 浏览: 93
可以使用 PHP 的 array_rand 函数来从二维数组中随机选择一个子数组。下面是一个示例代码:
```php
<?php
$array = array(
array('a', 'b', 'c'),
array('d', 'e', 'f'),
array('g', 'h', 'i')
);
$rand_key = array_rand($array); // 随机选择一个子数组的键
$rand_values = $array[$rand_key]; // 获取该子数组的值
print_r($rand_values); // 输出随机选择的子数组
?>
```
以上代码会输出类似如下的结果:
```
Array
(
[0] => g
[1] => h
[2] => i
)
```
在示例代码中,通过 $rand_key 变量获取了一个随机选择的子数组的键,然后通过该键从 $array 中获取了对应的子数组。最后通过 print_r 函数输出了随机选择的子数组。
相关问题
php 二维数组 随机排序_php二维数组排序方法(array_multisort usort)
在 PHP 中,可以使用 `array_multisort()` 或 `usort()` 函数来对二维数组进行排序。
`array_multisort()` 函数可以同时对多个数组或多维数组进行排序,并且可以指定升序或降序。以下是一个随机排序的示例:
```php
// 定义二维数组
$people = array(
array('name' => 'Tom', 'age' => 20),
array('name' => 'John', 'age' => 25),
array('name' => 'Mary', 'age' => 18),
array('name' => 'Peter', 'age' => 30)
);
// 获取年龄列作为排序依据
foreach ($people as $key => $row) {
$age[$key] = $row['age'];
}
// 使用 $age 数组对 $people 数组进行排序
array_multisort($age, SORT_DESC, $people);
// 输出排序结果
print_r($people);
```
上述示例中,我们首先使用 `foreach` 循环遍历 `$people` 数组,获取其中的年龄列作为排序依据,并将其存储到 `$age` 数组中。然后,使用 `array_multisort()` 函数对 `$people` 数组进行排序,排序规则为按照年龄列降序排列。最后,输出排序后的结果。
另外,也可以使用 `usort()` 函数对二维数组进行排序,该函数需要自定义排序函数。以下是一个随机排序的示例:
```php
// 定义二维数组
$people = array(
array('name' => 'Tom', 'age' => 20),
array('name' => 'John', 'age' => 25),
array('name' => 'Mary', 'age' => 18),
array('name' => 'Peter', 'age' => 30)
);
// 自定义随机排序函数
function randomSort($a, $b) {
return rand(-1, 1);
}
// 使用 usort() 函数对 $people 数组进行排序
usort($people, 'randomSort');
// 输出排序结果
print_r($people);
```
上述示例中,我们首先定义了一个自定义的排序函数 `randomSort()`,该函数返回 -1、0 或 1 中的一个随机值。然后,使用 `usort()` 函数对 `$people` 数组进行排序,排序规则为按照 `randomSort()` 函数的返回值进行排序。最后,输出排序后的结果。
output_arr01 = output_arr_6_32_32[0] output_arr01 = np.array(output_arr01) output_arr01 = torch.from_numpy(output_arr01).float() output_arr01 = output_arr01.unsqueeze(0) 修改这段代码,使得output_arr_6_32_32数组中的每个二维数组都经历一样的操作
可以使用循环来对每个二维数组都进行相同的操作,修改后的代码如下:
```
import numpy as np
import torch
output_arr_6_32_32 = np.random.rand(6, 32, 32)
output_list = []
for arr in output_arr_6_32_32:
arr = np.array(arr)
arr = torch.from_numpy(arr).float()
arr = arr.unsqueeze(0)
output_list.append(arr)
output_tensor = torch.cat(output_list, dim=0)
```
这样,`output_arr_6_32_32` 数组中的每个二维数组都会经过相同的操作,并且最终得到的 `output_tensor` 是一个形状为 `(6, 1, 32, 32)` 的张量。
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