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老生常谈,判断两个区域是否具有相同

标签:Excel公式练习 这个问题似乎很常见,如下图1所示,有两个区域,你能够使用公式判断它们是否包含相同吗?...如果两个区域包含相同,则公式返回TRUE,否则返回FALSE。 关键是要双向比较,即不仅要以range1为基础和range2相比,还要以range2为基础和range1相比。...最简洁公式是: =AND(COUNTIF(range1,range2),COUNTIF(range2,range1)) 这是一个数组公式,输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键。...看到了吧,同样问题,各种函数各显神通,都可以得到想要结果。仔细体味一下上述各个公式,相信对于编写公式水平会大有裨益。 当然,或许你有更好公式?欢迎留言。...注:有兴趣朋友可以到知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。

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使用 Python 相似索引元素上记录进行分组

在 Python 中,可以使用 pandas 和 numpy 等库类似索引元素上记录进行分组,这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素记录分组用于数据分析和操作。...在本文中,我们将了解并实现各种方法相似索引元素上记录进行分组。 方法一:使用熊猫分组() Pandas 是一个强大数据操作和分析库。...groupby() 函数允许我们根据一个或多个索引元素记录进行分组。让我们考虑一个数据集,其中包含学生分数数据集,如以下示例所示。...itertools 模块提供了一个 groupby() 函数,该函数根据键函数可迭代对象元素进行分组。...Python 方法和库来基于相似的索引元素记录进行分组

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应该 malloc 返回进行转换么

问题 在这个 问题 里,有人在 评论 里建议不要对malloc返回进行转换。...回答 C 中,从 void* 到其它类型指针是自动转换,所以无需手动加上类型转换。 在旧式 C 编译器里,如果一个函数没有原型声明,那么编译器会认为这个函数返回 int。...在实际运行时,malloc 返回(一个 void* 指针),会被直接解释成一个 int。如果这时强制转换这个,实际就是将 int 直接转换为 void* 。...如果这时没有强转 malloc 返回,编译器看到要把 int 转换为 int* ,就会发出一条警告。而如果强转了 malloc 返回,编译器就不会做警告了,在运行时就可能出问题。...强制转换 malloc 返回并没有错,但画蛇添足!

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如何矩阵中所有进行比较?

如何矩阵中所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵中显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表情况下,如何整体数据进行比对,实际上也就是忽略矩阵所有维度进行比对。上面这个矩阵维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较时候维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格中,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表中维度即可。 ? 如果维度在不同表中,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算列,达到同样效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大和最小再和当前进行比较。...当然这里还会有一个问题,和之前文章中类似,如果同时具备这两个维度外部筛选条件,那这样做的话也会出错,如图3所示,因为筛选后把最大或者最小给筛选掉了,因为我们要显示是矩阵中进行比较,如果通过外部筛选后

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具有对抗性噪声可压缩信号进行恢复保证

具体地说,对于在某些变换域中近似稀疏并且已经被噪声扰动信号,我们提供了在变换域中准确恢复信号保证。然后,我们可以使用恢复信号在其原始域中重建信号,同时在很大程度上消除噪声。...我们结果是通用,因为它们可以直接应用于实际使用大多数单位变换,并且适用于l0范数有界噪声和l2范数有界噪声。...在l0-norm有界噪声情况下,我们证明了迭代硬阈值(IHT)和基础追踪(BP)恢复保证。对于ℓ2范数有界噪声,我们为BP提供恢复保证。...IHT和BP对抗One Pixel Attack [21],Carlini-Wagner l0和l2攻击[3],Jacobian Saliency Based攻击[18]和DeepFool攻击[17]CIFAR...进行实验证明这个防御框架-10 [12],MNIST [13]和Fashion-MNIST [27]数据集。

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按照A列进行分组并计算出B列每个分组平均值,然后B列内每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】粉丝问了一个Pandas问题,按照A列进行分组并计算出B列每个分组平均值,然后B列内每个元素减去分组平均值,这里拿出来给大家分享下,一起学习...二、解决过程 这个看上去倒是不太难,但是实现时候,总是一看就会,一用就废。这里给出【瑜亮老师】三个解法,一起来看看吧!...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组平均值,然后"num"列内每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识,基于粉丝提出按照A列进行分组并计算出B列每个分组平均值,然后B列内每个元素减去分组平均值问题,给出了3个行之有效方法,帮助粉丝顺利解决了问题。

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stata包含协变量模型进行缺失多重插补分析

在任何数据缺失之前,YX散点图 接下来,我们将X100个观察50个设置为缺失: gen xmiss =(_ n <= 50) 插补模型 在本文中,我们有两个变量Y和X,分析模型由Y上Y某种类型回归组成...我们可以在Stata中轻松完成此操作,为每个缺失生成一个估算,然后根据X结果推算观察X(当观察到它时)绘制Y: mi impute reg x,add(1) ?...YX,其中缺少X而忽略了Y. 清楚地显示了在X中忽略Y缺失问题 - 在我们已经估算X那些中,Y和X之间没有关联,实际上应该存在。...将结果考虑在内 假设如果我们反过来将X结果考虑为Y(作为X插补模型中协变量),则会发生以下步骤。X | Y插补模型将使用观察到X个体来拟合。...要继续我们模拟数据集,我们首先丢弃之前生成估算,然后重新输入X,但这次包括Y作为插补模型中协变量: mi impute reg x = y,add(1) YX,其中使用Y估算缺失X 多重插补中变量选择

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