标签: inequality

问题是!=在excel vba中不起作用.

我希望能够使用

If strTest != "" Then 代替 If strTest = "" Then

除此之外还有另一种做法!=吗？

我模仿的功能!=是

Sub test()

Dim intTest As Integer
Dim strTest As String

intTest = 5

strTest = CStr(intTest) ' convert

Range("A" + strTest) = "5"



    For i = 1 To 10
        Cells(i, 1) = i

        If strTest = "" Then
            Cells(i, 1) = i
        End If

    Next i


End Sub

我刚刚在WHERE子句中遇到过这个问题:

AND NOT (t.id = @id)

这与以下方面相比如何:

AND t.id != @id

或者:

AND t.id <> @id

我总是自己写下后者,但显然别人有不同的想法.一个人的表现会比另一个好吗？我知道使用<>或!=将要破坏使用我可能拥有的索引的任何希望,但是上面的第一种方法肯定会遇到同样的问题吗？

两种(语义上等同的)方法中的哪一种更适合测试不平等？

1. 'foo' != 'bar' (感叹号和等号)
2. 'foo' <> 'bar' (小于和大于雪佛龙符号在一起)

MySQL文档清楚地表明它们之间没有区别,但是有些人似乎只是以这样或那样的方式做到了.也许这只是另一个毫无意义的vi与emacs辩论,但当其他人正在阅读你的代码(以及你的查询)时,保持一定的一致性是有用的.

<>看起来很像<=>是一个非常不充分利用的操作员,但很快就会导致混乱,因为两者几乎相反(除了明显的NULL情况).

我知道RowVersion列的值本身并不是有用的,除了它每次更新行时都会更改.但是,我想知道它们是否对相对(不平等)比较有用.

如果我有一个包含RowVersion列的表,则满足以下条件之一:

• 同时发生的所有更新(相同的更新语句或同一事务)是否在RowVersion列中具有相同的值？
• 如果我更新"A",然后更新"B",更新"B"中涉及的行是否具有比更新"A"中涉及的行更高的值？

谢谢.

我试图将低于阈值的数组成员设置为nan.这是QA/QC过程的一部分,并且输入数据可能已经具有nan的时隙.

因此,作为示例,我的阈值可能是-1000,因此我想在以下数组中将-3000设置为nan

x = np.array([np.nan,1.,2.,-3000.,np.nan,5.])

以下内容:

x[x < -1000.] = np.nan

产生正确的行为,但也是RuntimeWarning,但是禁用警告的开销

warnings.filterwarnings("ignore")
...
warnints.resetwarnings()

有点沉重,可能有点不安全.

尝试使用花式索引进行两次索引,如下所示不会产生任何影响:

nonan = np.where(~np.isnan(x))[0]
x[nonan][x[nonan] < -1000.] = np.nan

我认为这是因为整数索引或使用索引两次进行复制.

有人有一个相对简单的解决方案吗？在这个过程中使用一个蒙面数组会很好,但最终的产品必须是一个ndarray,我不能引入新的依赖.谢谢.

我有一个data.table我想根据一些不平等标准过滤:

dt <- data.table(A=letters[1:3], B=2:4)
dt
#    A B
# 1: a 2
# 2: b 3
# 3: c 4

dt[B>2]
#    A B
# 1: b 3
# 2: c 4

以上可以作为矢量扫描解决方案.但我无法弄清楚如何将其与列的变量名称结合起来:

mycol <- "B"
dt[mycol > 2]
#    A B      // Nothing has changed
# 1: a 2
# 2: b 3
# 3: c 4

我该如何解决这个问题？我知道我可以通过设置密钥使用二进制搜索,setkeyv(dt, mycol)但我看不到根据一些不等式标准进行二进制搜索的方法.

根据Python文档:"在定义时__eq__(),还应该定义__ne__()操作符将按预期运行".

然而,似乎Python的计算__ne__为not __eq__自动:

In [8]: class Test:
    def __eq__(self, other):
        print("calling __eq__")
   ...:         return isinstance(other, Test)
   ...:

In [9]: a = Test()

In [10]: b = Test()

In [11]: a == b
calling __eq__
Out[11]: True

In [12]: a != b
calling __eq__
Out[12]: False

In [13]: a == 1
calling __eq__
Out[13]: False

In [14]: a != 1
calling __eq__
Out[14]: True

那么定义__ne__它是否恰好是return not self.__eq__(other)什么意义呢？而且,这种行为实际记录在哪里？ …

我知道应用引擎的限制是"仅允许在一个属性上使用不平等过滤器",如下所述:http://code.google.com/appengine/docs/python/datastore/queriesandindexes.html#Introducing_Indexes

但是有没有办法基本上运行两个过滤器,或者这根本不可能？例如,如果我有一个只有X和Y坐标的实体类型,并且我希望所有实体都在X1到X2和Y1到Y2的某个范围内,那么有什么方法可以查询从X1到X1的所有实体X2按Y值排序,然后轻松抓住我想要的Y值范围之间的相关值？

如果是这样,有人有一些示例代码来演示吗？

我想使用data.table包基于多个不等式条件对我的数据进行子集化.data.table手册中的示例显示了如何使用字符变量执行此操作,但不使用数字不等式.我还看到如何使用子集函数执行此操作.但我真的想利用data.table二进制搜索速度.以下是我想要做的一个例子.

library(data.table)

data <- data.table(X=seq(-5,5,1), Y=seq(-5,5,1), Z=seq(-5,5,1))
data

setkey(data, X, Y, Z)

#the data.frame way
data[X > 0 & Y > 0 & Z > 0]

#the data.table way (does not work as I expected)
data[J(>0, >0, >0)]

我想绘制一些飞机,每个都是不平等.在我绘制了所有平面之后,我想将它们组合在一起,并为这些线条内的区域着色.图像绘制了很多3d线条并将区域内部着色 - 这就是我想要做的.

我的数据如下:

df <- structure(list(z = c(0, 0.06518, 0.08429, -0.01659, 0, 0.06808, 
0.12383, -1, -0.01662, 0.28782, 0, -0.09539, 0.04255, 0.09539, 
-0.13361, -0.28782, -0.14468, -0.19239, 0.10642), x = c(1, 0.02197, 
0.03503, -0.02494, 0, 0.04138, 0.17992, 0, -0.02482, 0.1122, 
0, 0.01511, 0.0011, -0.01511, -0.06699, -0.1122, -0.06876, 0.12078, 
0.10201), y = c(0, 0.08735, 0.09927, 0.03876, -1, 0.22114, -0.00152, 
0, 0.03811, -0.07335, 0, -0.03025, 0.07681, 0.03025, -0.23922, 
0.07335, -0.25362, -0.09879, 0.05804), value = c(5801L, 135L, 
162L, 109L, 4250L, 655L, 983L, 4500L, 108L, …