首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas基础:查找输入最接近

标签:Python,Pandas 本文介绍在pandas中如何找到给定输入最接近。 有时候,我们试图使用一个筛选数据框架,但是这个不存在,这样我们会接收到一个空数据框架,这不是我们想要。...我们想要是,在数据框架中找到这个输入最接近。 下面是一个简单数据集,将用于演示这项技术。假设有5天SPY股票(假想)价格。 图1 假设我们想要找到价格386最接近所在行。...通过观察,我们注意到有两个386接近,即390和380。显然,390比380更接近于386。...在这种情况下,我们不能使用大于“>”或小于“<”之类筛选器,因为不知道匹配是高于还是低于给定输入386。 过程 1.计算每个输入之差。...2.使用差绝对,以帮助排名,因为可能有正数和负数。 3.对上述第2步结果进行排序,绝对差值最小记录就是最接近输入记录。

3.8K30

问与答124:如何根据输入进行动态筛选?

Q:我想在工作表中应用动态筛选,当我在文本框中输入时,Excel会根据我输入数据动态显示工作表中输入相匹配数据,如何实现?...如下图1所示,在工作表单元格B1中放置了一个文本框控件,当在该文本框中输入数据时,工作表中会根据输入自动匹配并显示相应数据行。 ?...图1 A:在该工作表代码模块中,输入下面的代码: Private Sub TextBox1_Change() If Len(TextBox1.Value) = 0 Then Sheet1...&Rows.Count).AutoFilter Field:=1, Criteria1:="*" & TextBox1.Value& "*" End If End Sub 代码利用了Excel自动筛选功能来实现...相应效果如下图2所示。 ? 图2 注:今天问题来自于ozgrid.com论坛,供有兴趣朋友参考。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

1.9K30
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

局部相关共享

在这个过程中,我没有必要去找公司里其他人,因为他们很可能不知道新员工相关信息,提供信息很可能是错误、零碎、片面的、无用(这些信息称为数据噪音)。...数据相关性有两类:一类空间位置相关,例如图片、视频等;另一类时间顺序相关,例如文本、语音、股票数据等。 深度学习借鉴局部相关思想,只关注目标距离较近部分,忽略目标距离较远部分。...感受野大小通常基于欧氏距离来计算,以上图为例,一般认为以某个像素点为中心欧氏距离小于或等于感受野平方除以2,则相关性较高,神经网络将提取这个区域内特征,忽略其他区域。...每个网络层都有特定任务,在相同任务背景下,整幅图片学习权重应该是一样,这种假设称为权共享。...归纳一下,一幅图片学习过程,就是使用感受野和一个权逐个学习,将每个感受野学习到特征结果输出给下一个网络层。这种共享权局部连接层网络,就是卷积神经网络。

23440

Vue3 模板语法:指令、插语法和其他相关特性

在使用 Vue3 开发应用时,我们通常使用模板来定义应用用户界面。Vue3 模板语法通过扩展普通 HTML,添加了一些特殊指令和插语法,以实现数据动态渲染和交互。...本文将详细介绍 Vue3 模板语法,包括指令、插语法和其他相关特性。图片插语法Vue3 中最基础和常用模板语法是插语法,它用于将数据动态地渲染到 HTML 中文本内容或属性上。...v-model="message" type="text"> 上述代码将 message 数据文本输入框进行双向绑定。...表单输入绑定Vue3 双向数据绑定特性使得表单处理更加简洁和灵活。通过 v-model 指令可以轻松实现表单输入元素 Vue3 实例中数据双向绑定。...上述代码将 message 数据文本输入框进行双向绑定,任何对输入修改都会同步更新到 message 数据中。

38350

充电:PR相关知识

网站PR(全称为PageRank),是google搜索排名算法中一个组成部分,级别从1到10级,10级为满分,PR越高说明该网页在搜索排名中地位越重要,也就是说,在其他条件相同情况下...PR就 越高,因为网页PR并不是简单地由计算网站外部链接数来决定,还要考虑外部链接质量,相关网站做 交换链接分值要比一般网站做敛接分值高。...大家要谨记:一个网站投票权只有该网站PR分值0.85,而且这个0.85平均分配给其链接每个外部网站。...也就是说,如果我网站和一个PR为4、外部链接数为10网站链接,最后我网站将获得PR为0.49。...对于其他搜索引擎不起任何作用,所以要想有好排名还得注重网站结构、外部链接资源和网页内容,PR不是神话,针对搜索引擎也不是最终目的,而是目标用户,这样才能提升网站销售能力,这才是搜索引擎优化最终目的

75620

go语言函数传指针相关问题

最近在快速阅读《go语言高级编程》,里面提到Go语言栈会自动调整大小,所以go程序员是难以关心栈运行机制。...这个结果说明t所指向局部变量确实是函数内部(如果是指向参数地址,则参数变化时它也应该跟着变化)。也就是说,这个函数局部变量地址在函数结束之后仍然存在。...: 不用关心Go语言中栈和堆问题,编译器和运行时会帮我们搞定 不要假设变量在内存中位置是固定不变,指针随时可能会变化。...原因:Go语言使用连续动态栈,在栈增加时候会需要将数据移动到新内存空间,导致栈中内存地址全部变化。...可能出问题地方:把Go语言指针保存到数组中;把Go地址保存到垃圾回收控制器之外,比如CGO)

74130

FPGA上如何求32个输入最大和次大:分治

上午在论坛看到个热帖,里头题目挺有意思,简单记录了一下。 0. 题目  在FPGA上实现一个模块,求32个输入最大和次大,32个输入由一个时钟周期给出。...另一个种思路考虑同时求最大和次大,由于这一逻辑较为复杂,可以将其流水化,如下图。(以8输入为例,32输入需要增加两级) ?...其中sort模块完成对4输入进行排序,得到最大和次大输出功能。4个数排序较为复杂,这一过程大概需要2-3个cycles完成。...考虑当只有2个输入时,通过一个比较就可以得到输出,此时得到是一个长度为2有序数组。如果两个有序数组,那么通过两次比较就可以得到最大和次大。...其他 简单测试了上面的代码,在上一代器件上(20nm FPGA),8bit数据输入模块能综合到很高频率,逻辑级数大概是5级左右,对于整个工程而言瓶颈基本不会出现在这一部分。

3.1K20

Pytorch评估真实预测之间差距

问题 全连接神经网络算法是一种典型有监督分类算法,通过算法所分类出来预测真实之间必定存在着差距,那如何利用pytorch评估真实预测之间差距了?从来确定训练模型好坏。...方法 我们可以应用一个损失函数计算出一个数值来评估真实预测之间差距。...也可以调用loss.backward()进行反向传播计算得出真实预测之间差距。...应用nn.MSELoss计算损失例子 结语 在pytorch框架下我们能够很轻松调用其自身提供损失函数,如nn.MSELoss评估输出和目标值之间差距或者是更为复杂反向传播来计算损失。...但离开了pytorch前提下我们是否还有更好方法来解决这个问题了,还有更多知识等待我们学习。

76910

C语言函数传相关问题

(str,"hello"); printf("%s",str);free(str); return 0; } 代码分析 上述输出为null,其实不小心犯了个低级错误,那就是: 调用getmem时是传递...而如果形参改为开始 1 getmem(char **p,int n) 调用时使用 1 getmem(&str,100); 其意思是:char *p即指向指针指针,意为“p指向一个变量,此变量存放不是具体数据...,而是一个指针地址”,p 即表示其所指地址变量,显然,此处被指向指针即str,那么getmem中 1 *p=(char *)malloc(n); 即表示此“被指向指针”,即str指向一段空间...,而区别于传递是此处实参为&str,其结束调用后会改变其指向。...此处会改变原因:本质仍为传递,但是传递不是此指针(不同于前面的getmem(str,100)),而是指针所存放地址,其被 p所指向,然后在函数中通过p修改了p指向内容,即修改了str地址,

1.3K20

SVD奇异分解 中特征奇异数学理解意义

特征特征向量 如果一个向量 v 是 方阵 A 特征向量,将可以表示成下面的形式: Av=\lambda v 此时 λ 就被称为特征向量 v 对应特征,并且一个矩阵一组特征向量是一组正交向量...特征分解是将一个矩阵分解成下面的形式: A=Q\Sigma Q^{-1} 其中 Q 是这个矩阵 A 特征向量组成矩阵, Σ 是一个对角阵,每一个对角线上元素就是一个特征。...非零特征平方根。...奇异 σ_i 跟特征类似,在矩阵 Σ 中也是从大到小排列,而且 σ_i 减少特别的快,在很多情况下,前10%甚至1%奇异和就占了全部奇异之和99%以上了。...具体例子可以看参考链接2 奇异主成分分析(PCA) PCA原理可以理解为对原始空间中顺序地找一组相互正交坐标轴,第一个轴是使得方差最大,第二个轴是在第一个轴正交平面中使得方差最大,第三个轴是在

1.9K20

振弦采集模块频率温度修正

振弦采集模块频率温度修正图片此功能在 SF3.51 版本时增加。固件版本 V3.51修改固件版本号为 V3.51_2200827。增加了频率和温度多项式修正参数和对应指令。...修正了 VM608 采集 NTC 温度时电阻会小 100 欧姆 BUG。测量、计算完成后频率和温度,经过一个 2 次多项式进行修正,最终更新到频率和温度寄存器。...(下式中,加常数 A 单位为 Hz 和℃ ) = + + 2 即: 寄存器 = + × 测量值 + C × 测量值2多项式中常数项 A、 B、 C 默认为 0.0、 1.0、 0.0,可以使用字符串指令来读取和修改...,多项式修正仅用于微小调整使用。...当出现测量值预期相差较大情况时,应排查造成误差原因,不应该直接用参数进行修正。注意:温度修正仅适用于 NTC 热敏电阻类型温度传感器。

29760

【数字信号处理】相关函数 ( 相关函数性质 | 相关函数最大 | 自相关函数最大 | 互相关函数最大 | 能量有限信号相关函数在 m 趋近无穷时为 0 )

文章目录 一、相关函数最大 1、自相关函数最大 2、互相关函数最大 二、能量有限信号相关函数在 m 趋近无穷时为 0 一、相关函数最大 ---- 1、自相关函数最大相关函数 在 自变量...m = 0 时 , 永远大于其它 m \not= 0 ; r_x(0) \geq r_x(m) 也就是说 , 自相关函数 最大 , 就是 m = 0 时 ; 2、互相关函数最大...互相关函数 最大是 \sqrt{r_x(0)r_y(0)} , r_x(0) 是 x(n) 信号 能量 ; r_y(0) 是 y(n) 信号 能量 ; |r_{xy}(m)|..., 能量信号 指的是 能量有限 信号 , 能量是 绝对可和 , 之 相对 是 功率信号 , 功率信号 能量无限 , 能量信号 一定 不是 周期信号 , \lim\limits_{m \rightarrow..., 但是 随着 m 增加到 无穷大 \infty , 则相关性直接变为 0 , 有限序列 , 一旦平移 , 总有 错开时候 , 一旦错开 , 就任何相关性也没有了 , 相关性为 0

1.3K30

覆盖特性特性局部相关

,本篇主要分享300分类上特性/特性局部相关BAPI及这个BAPIBUG处理。...当我们对特性/特性创建相关时候,有两种类型:全局相关性、局部相关性。 ? ? 全局相关性:特性/特性分配到不同类中,其相关性是一致、共用。一般使用外部编号,例如上图中”CAL“。...局部相关性:相关性仅针对当前类有效,其他类不可用。一般使用内部编号,例如上图中”0000063380“。...下面分享一下相关bapibug及处理方法: 背景:客户是有多个系统,分类先在一个系统创建然后通过开发同步平台同步到其他系统(为啥没有用IDOC我也不清楚)。...分析:前台操作可以新增多个局部相关性,按道理来讲,BAPI也应该支持创建多个局部相关性。 可bapi相关性参数是单输入,一次只能传入一个相关性? ? 网络上搜索一番,也没有发现有类似的需求。

59710

C# ValueTuple 原理 json 转换原理动态类型获得性能提升其他需要知道

本文告诉大家一些 ValueTuple 原理,避免在使用出现和期望不相同。...动态类型获得 如果希望使用动态类型获得,那么下面的代码实际上会运行出现异常 static void Main(string[] args) {...所以在使用动态类型,请不要使用 ValueTuple ,如果需要使用,那么请知道有存在找不到变量异常,而且是在运行才出现异常。...如果使用 Tuple ,或这定义一个临时类,就会出现性能问题。 从上面的原理,已经告诉大家,ValueTuple 是类型,而 Tuple 或定义一个类不是类型。...其他需要知道 不要随便定义一个看不懂 实际上下面的代码,编译是可以通过 (int x, (int y, (float a, float b))[] c) f1 但是这个,在看时候,几乎说不出他属性

1.8K00
领券