arrays

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私はネストされたAxios呼び出しを持っていますので、私のアプリケーションに使用するデータの配列を構築するという約束を使っています。最初の呼び出しでは、ヘッダーまたはエピソードのリストが取得されます。第2回目の呼び出しでは、追加データを取得するために最初に受信したエピソードURLが必要です。私は私のアプリケーションで使用したいデータの配列にプロパティを追加します。これはtitleとimage

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配列の結果を変数

$ date_tx変数に、テーブルフィールド（将来の日付で標準変数を使用できない）に入力する日付を取得しようとしています。フィールド日付の形式はdd/mm/yyyyで、データベースobvsはyyyy-mm-ddである必要があります。以下のような動作がありますが、date_tx変数には配列の結果が供給されていません...何が間違っていますか？私はエラーが発生します：通知：未定義のインデックス：201

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PHPでforeachループを使用して多次元配列を実行するにはどうすればよいですか？

多次元配列からデータを取得しています。 foreachループを使用している間、私は混乱しているし、私の配列からデータを引き出すことができません。ここで$ result_arrayという名前の私の配列されています Array ( [0] => Array ( [0] => Array ( [category_id] => 19

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foreachループで関数を定義できません

文字列を関数に渡して配列にプッシュするコードを単純化しようとしています。ここで私は前に持っていたし、それが働いたものです： var hi = []; function hello(input) { console.log(input); hi.push(input); } var bye = []; function goodbye(inp

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C - 構造体配列の値を表示する関数

構造体の配列を取得して、そこに格納されているitemnumber要素をすべて印刷しようとしています。しかし、私は事前に配列の長さ（配列内の項目の数）を知ることはできません。私はsizeof/sizeof(arr[0])を使用しようとしましたが、動作しません。どのようにこれを行うことができますように私の構造体配列のitemnumbersのすべての値を印刷することができますように助けを感謝します。コ

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Javascriptスライスで古い値を更新する

多次元配列（myArray）からランダムな項目を選択し、新しい変数（myTempArray）に保存し、最初の項目をID番号で更新する関数を記述しようとしています）。 mytempArray [0] [0] [0]の値を変更すると、myArrayの同等の値も更新されます。私はこれらの値を変えたくありません。どうやってこれをやめるのですか？スライスが間違った方法を使用していますか？もしそうなら、私は

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配列を関数の引数として正しく渡すには？

関数に配列を送信しようとすると、エラーが発生します。これは私のminunitテストプログラムです： #include "minunit.h" #include "calc.h" #include <stdio.h> int tests_run = 0; static char * test_Repetitve() { mu_assert("error in test_Rep

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json to key - >値形式

スーパー初心者はこちら。私はデータを通じてitterateとキー名によって要素を呼び出すことができるように辞書オブジェクトにそれを作る、私はファイルを読み込むしようとしています私のプロジェクトで [ { "id": "1", "name": "hello", "description": "aaa" }, { "id"

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Python 3の分割配列を特定の位置からチャンクに変換

私は形状のPython配列（19,73984）を持っています。これは、272×272pxサイズの19個のグレーのフラット画像を表しています。私はこれを処理し、それをフィードフォワードニューラルネットワークに送りたいと思っていますが、バッチでフィードしたいと思っています。私はforループで実行される何らかの種類の関数を持つことを期待しています。この関数は、データセットの配列、バッチサイズ、反復のイ

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numpyマップ2D配列値

私は2D numpy配列の値をマップしようとしています。つまり、行を（効率的に）反復処理し、行インデックスに基づいて値を追加しようとしています。私が試してみましたアプローチの一つである： source = misc.imread(fname) # Load some image img = np.array(source, dtype=np.float64)/255 # Cast and no