828071_zh-TW

liliconcom

切片關聯數組？

Fox 矩陣索引，可以使用 0 並獲得完整的切片：

m = [ 1 2 , 3 4];
m[0,1]; // [1, 3]

對於數據表，這也適用：

test = new table("test", <BR />add rows(10), <BR />new column("col1",Character, set each value({"A","B","C"}[random integer(3)])),<BR />new column("col2", set each value(random uniform(5))));
test[4,0]

對於列表的列表，這是不可能的：

list= {{"A", 3},{"B", 5}};
list[0,1]

Sure, there are many lists of lists where such slicing is not possible, like {{"A", 3},{"B"}}.

另一方面，有很多列表允許它。

真正有趣的地方是：關聯數組的關聯數組。
與列表一樣，關聯數組的概念比我們使用矩陣或資料表所做的更靈活 - 因此切片不適用於它們。但與列表一樣，有關聯數組可以進行切片......

JSL 中是否有一個函數（例如myAssociativeArray[0, "weight"] ）可以完成此工作？

 Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class Families.jmp" );
dt << Save( "$DOWNLOADS/test.json" );

// for sake of simplicity we accept to lose 1x ROBERT
myIndex=dt[0,"name"]

myAssociativeArray = Associative Array(myIndex,ParseJSON(Load text file ( "$DOWNLOADS/test.json")));
<BR />// cool, but not what we want
mapToWeight = Transform Each({{key, value}}, aa, value["weight"]);

SliceAssociativeArray= Function({aa, indexname},
	Transform Each({value}, aa << get values, value[indexname])
);

SliceAssociativeArray(myAssociativeArray ,"weight") //myAssociativeArray [0, "weight"]

自動化和腳本編寫回覆：切片關聯數組？

不同的資料結構有不同的用途，對於關聯數組（我認為），這意味著存儲唯一的鍵並快速獲取這些鍵的值（它存儲鍵值對）。 Transform Each 是一個不錯的選擇，只需更改輸出即可

weights = Transform Each({{key, value}}, aa, Output("List"), 
	value["weight"]
);

回覆：切片關聯數組？

另一個很酷的技巧 - 非常有用:)

從實用性上來說，我覺得

weights = Transform Each({{key, value}}, aa, Output("List"), 
	value["weight"]
);

和

	Transform Each({value}, aa << get values, value["weight"])

與原始貼文具有可比較的價值

……距離aa[0, "重量"]很遠

想像一下，您想要取得所有aa[0,"2024",0,0,"date"]。

回覆：切片關聯數組？

我不確定這應該“查詢” aa[0,"2024",0,0,"date"]。如果您只想取得「0」索引，則可以將值儲存到關聯數組中，鍵是列名，值是行值的清單。

Names Default To Here(1); 

dt = open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

aa = Associative Array();
For Each({colname}, dt << Get Column Names("String"),
	aa[colname] = As List(Column(dt, colname) << get values);
);

一般來說，如果我想以類似表格的格式儲存數據，並且可以像表格一樣訪問，我只會使用（私有）JMP 資料表。

回覆：切片關聯數組？

好點:):)