标签: difference

我很好奇这两个DOM和XPath的优点和缺点.什么是XPath提供的DOM没有,反之亦然？我不是在寻找性能或类似的东西,这两者在导航方面的主要区别是什么？例如,DOM比XPath更好用吗？

谢谢.

我想用简单(但很糟糕)的数据集做一个简单的成对wilcox测试.我有8组,每组有5个值(见下面的数据).这些组在列"id"中,并且感兴趣的变量(在这种情况下是权重)是"权重".我尝试的是:

pairwise.wilcox.test(dat$weight,dat$id, p.adj = "bonf")

这给了我以下结果:

        286x306 286x339 286x574 547x286 574x519 574x542 574x547 587x210 589x286
286x339 0.36    -       -       -       -       -       -       -       -      
286x574 1.00    1.00    -       -       -       -       -       -       -      
547x286 0.36    1.00    0.36    -       -       -       -       -       -      
574x519 0.36    0.36    0.36    0.72    -       -       -       -       -      
574x542 0.36    0.36    0.36    0.36    0.36    -       -       -       -      
574x547 0.36    0.36    0.36    1.00    0.36    0.36    -       -       -      
587x210 1.00    1.00    1.00    0.36 …

我读了一些文档,但对我来说还不够清楚.我知道两个"结束"进程并且kill()意味着强制它结束,但是终止()应该做什么呢？

如何打印两个元组之间的差异？

 >>>a=(1,2,3,4)
 >>>b=(2,3,5,6)

如果元组如上,则预期输出为(1,4,5,6).比较函数只能比较但无法找到差异.

元组由MySQLdbpython库生成.正在执行的查询会产生大量数据.

In [13]: c.execute(query)
Out[13]: 86844L
In [14]: qop1 = c.fetchall()
In [19]: len(qop1)
Out[19]: 86844

因此,如果我将每个元组与自定义代码进行比较,则需要花费很多时间.我可以像内置的python库一样有效地实现这一目标吗？

我有以下价值观:

x <- c(20.00740, 38.108416, 56.832884)  #x0 of peaks
sx <- c(0.1435, 0.011667, 0.027201)  # std. error of x0

我想计算每个峰与误差传播之间的差异.我应该用std收到两个不同的值.错误.我怎么能在R中这样做？

干杯,克里斯

我有一个问题，我需要在 git 中查看第一次和第三次提交的差异，但我可以看到任何提交和之前提交的差异。

我有一个月度数据（df.sales）的熊猫系列。我需要减去12个月前的数据以适应时间序列，因此我运行了以下命令：

sales_new = df.sales.diff(periods=12)

然后，我拟合了ARMA模型，并预测了未来：

model = ARMA(sales_new, order=(2,0)).fit()
model.predict('2015-01-01', '2017-01-01')

因为我已经比较了销售数据，所以当我使用模型进行预测时，它会预测前向差异。如果这是时段1的差异，我将使用np.cumsum()，但是由于这是时段12，因此有点麻烦。

“展开”差异并将其转换回原始数据规模的最佳方法是什么？

快速简单的问题在下面的外部CSS页面示例中;

body {
  background-image: url(background.jpg);
}
header {
  background: url(background.jpg);
}

我知道他们正在影响不同的元素选择器,我的问题是使用背景与背景图像有什么区别？是否可以访问另一个特定属性？谢谢,麻烦您了.

我看到iterator_traits总是定义一个difference_type:https://en.cppreference.com/w/cpp/iterator/iterator_traits#Member_types

我只是想知道为什么,这不ptrdiff_t适合所有类型吗？有没有使用迭代器的例子ptrdiff_t？如果没有,为什么不difference_type从各处消除iterator_traits和ptrdiff_t使用？

考虑两个不同长度的数组：

A = np.array([58, 22, 86, 37, 64])

B = np.array([105, 212,   5, 311, 253, 419, 123, 461, 256, 464])

对于in中的每个值A，我想找到in A和中的值之间的最小绝对差B。我Pandas之所以使用，是因为我的实际数组是Pandas数据帧的子集，而且因为该apply方法是一种方便（尽管很慢）的方法来处理两个不同大小的数组之间的差异：

In [22]: pd.Series(A).apply(lambda x: np.min(np.abs(x-B)))
Out[22]:
0    47
1    17
2    19
3    32
4    41
dtype: int64

但是我也想保留符号，所以期望的输出是：

0    -47
1     17
2    -19
3     32
4    -41
dtype: int64

[更新]我的实际数组A，B长度大约为5e4和1e6，因此低内存解决方案将是理想的。另外，我希望避免使用Pandas，因为它在实际阵列上非常慢。