numpy数据相减,a和b两者shape要一样,然后是对应的位置相减.要不然,a的shape可以是(1,m),注意m要等于b的列数. import numpy as np a = [ [0, 1, 2] ] a = np.array(a) b = [ [1.0,1.1, 3], [1.0,1.0, 3], [0,0, 3], [0,0.1, 3] ] b = np.array(b) result = a - b print(result)

摘要: 下文讲述使用sql脚本实现相邻两条数据相减的方法,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 实现思路: 1.使用cte表达式,对当前表进行重新编号 2.使用左连接对 表达式 生成的临时表进行错位连接,并对生成的新纪录中两列进行相减 ),qty int); go ----生成基础数据 insert into [maomao365](sort, qty)values (),(), (),(), (),() go with cte_temp as ( select row_n

<!-- 计算每两次消费的间隔天数 --> SELECT B.MEN_ID,TIMESTAMPDIFF(DAY,B.PRE_DATE,B.CURR_DATE) AS DAYS FROM ( <!-- 行变列 --> SELECT A.MEN_ID,A.ORDER_DATE AS CURR_DATE,@A.ORDER_DATE AS PRE_DATE,@A.ORDER_DATE:= A.ORDER_DATE FROM TBL_MAS_ORDER_MASTER A,(SELECT @A

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

1.final关键字和.net中的const关键字一样,是常量的修饰符,但是final还可以修饰类.方法.写法规范:常量所有字母都大写,多个单词中间用 "_"连接. 2.遍历集合ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();list.add(1);list.add(3);list.add(5);list.add(7);// 遍历List方法1,使用普通for循环:for (int i = 0; i <

oracle 两个时间相减默认的是天数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24 为相差的小时数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24*60 为相差的分钟数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24*60*60 为相差的秒数 --MONTHS_BETWEEN(date2,date1) 给出date2-date1的月份 SQL>  select months_between('19-12月-1999','19-3月-1999') mon_between from dual; MON

原文地址:http://www.jb51.net/article/60177.htm using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Test { class Program { static void Main(string[] args) { DateTime t1 = DateTime.Parse("2007-01-01"); DateT

脚本之家看到的,关于两个时间差值的获取 http://www.jb51.net/article/60177.htm using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; namespace Test { class Program { static void Main(string[] args) { DateTime t1 = DateTime.Parse("2007-01-0

http://blog.csdn.net/onlyou930/article/details/6725051 说来惭愧,写C++有一段时间了.这个问题从来没有认真考虑过,此次标记于此: 考虑如下问题: 1     char a[20]; 2     int *ptr = (int *)a; 3     ptr++; 第3句ptr++实际为ptr右移一个int空间(即4个字节)的距离,此时ptr指向a[4]. 若第3句改为 int *p = ptr + 2; 则p指向a[8] 这里说明当指针加整数

相加: 相减:

/**有一个需求,要求获得两个日期想减的天数,小时数,分钟数.通过查找资料,于是乎我写出了如下代码,来获得两个字段.*/ IFNULL(CONCAT( ,'-',''), ),),'天')), ),), '小时')), ,',CONCAT(MINUTE(TIMEDIFF(aib.`forecast_reply_time`,aib.`actual_reply_time`)), '分钟'))),"") AS stipulatedOften, IFNULL(CONCAT( ),),'天'))

想要得到月份数,需要使用months_between函数. months_between(to_date('201707','yyyyMM'),to_date('201706','yyyyMM'))   得到1个月份 to_date('201707','yyyyMM')-to_date('201706','yyyyMM')   得到30天

平常总会遇到需要算两个日期之间是多少天,以下是使用JavaScript算时间差多少天的: // 给日期类对象添加日期差方法,返回日期与diff参数日期的时间差,单位为天 Date.prototype.diff = function(date){ return (this.getTime() - date.getTime())/(24 * 60 * 60 * 1000); } // 构造两个日期 var now = new Date('2015/03/01 12:43:45'); //也可以不要后

可参考下面的例子:   数据自动计算的实现:“金额”是由“单价”和“工程量”相乘直接得来的,勿需人工输入. 这可在“数据源构件”的onupdatedata例程添加如下代码实现: procedure TForm1.DataSource1UpdateData(Sender: TObject); begin      table1.fieldbyname('金额').asfloat:=table1.fieldbyname('单价').asfloat      *table1.fieldbyname('

select datediff(year, 开始日期,结束日期); --两日期间隔年  select datediff(quarter, 开始日期,结束日期); --两日期间隔季  select datediff(month, 开始日期,结束日期); --两日期间隔月  select datediff(day, 开始日期,结束日期); --两日期间隔天  select datediff(week, 开始日期,结束日期); --两日期间隔周  select datediff(hour, 开始日期,

//创建当前日期 NSDate *date = [NSDate date]; //创建日期格式类 NSDateFormatter *dateFormat = [[NSDateFormatter alloc]init]; //设置日期格式 [dateFormat setDateFormat:@"yyyy/MM/dd HH:mm:ss"]; //获取招聘信息的创建日期 NSDate *createDate =[dateFormat dateFromString:_recruit.creat

"; //string sdsdsdsds = "1"; , '); //不足2位 就补充0 足2位 就不变 DateTime dts1 = DateTime.Now; DateTime dts2 = dts1.AddHours().AddMinutes().AddSeconds(); TimeSpan ts = (dts2 - dts1); // 时间间隔 也可叫 时间戳 // (严格说时间戳 是格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒 北京时间1970年01月

function dateHanle(d1,d2){ if(Date.parse(d1) - Date.parse(d2)==0) { console.log("d1等于d2"); return 0; } if(Date.parse(d1) - Date.parse(d2)<0) { console.log("d1晚于d2"); return -1; } if(Date.parse(d1) - Date.parse(d2)>0) { console.lo

最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16