a = '2017-10-18 22:17:46' b = '2017-10-19 22:17:40' print a > b # 结果False 解释:python中字符串的大小比较,是按照字符顺序,...从前往后依次比较字符的ASCII数值,例如‘abc’要小于‘abd’。...因此,时间字符串也可以直接比大小。
等值、大小比较 在python中,只要两个对象的类型相同,且它们是内置类型(字典除外),那么这两个对象就能进行比较。关键词:内置类型、同类型。...所以,两个对象如果类型不同,就没法比较,比如数值类型的数值不能和字符串类型的数值或字母比较。 对于python中的等值、不等值、大小比较的规则为何如此,以后学了Class的运算符重载,自然就会知道。...其实自定义的类型(python 3.x中类Class就是类型)也可以进行比较,只不过要对类的比较操作符进行运算符重载。这些以后再说,这里先看内置类型的比较。 比较操作符有: == !...>>> bool([1,2,[3,3]] < [1,2,[3,4]]) True 注意,None对象只能参与等值和不等值比较,不能参与大小比较。...它们都是比较表达式,但却是完全不同的比较方式: "=="和"!="符号比较的是数据的值是否相等、相同 "is"比较的是两个数据对象在内存中是否是同一个数据对象。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 这个问题对于有编程经验的人来说,是个非常简单的问题; 但是对于初学者来说,可能是个头疼的问题,所以以此记录一下。...Python在进行字符串的比较时,会将字符转换为Unicode码进行比较。...这是官方文档的说明: 字符串 (str 的实例) 使用其字符的 Unicode 码位数字值 (内置函数 ord() 的结果) 按字典顺序进行比较。 字符串和二进制码序列不能直接比较。...>>> ord('A') 65 >>> ord('a') 97 我们使用内置函数ord()就可以看出A字符的位置是65,而a是97,那么理所当然‘A’ < ‘a’ 单个字符是这样比较,那么多个字符呢?...在多个字符的情况下,Python会根据字符串的顺序,一个一个向下进行比较 看以下例子证明: >>> 'abc' > 'ABC' True >>> 'abc' > 'aBC' True >>> 'abc
字典长度 字典dic1,dic2 值,以及比较结果如下: ? 可知字典长度越长,字典就大。 疑问一:如果长度不一样呢,长度比较长但键值比较小,那个大呢? ?...答案:字典长度是第一比较项,长度长的就大 长度相等,比较键 疑问二:如果键不一样且比较小,但是valuse值大呢? ? ? 如图可知:如果键值不一样,则键值大的字典大。...3.长度相等,键值相等,则比较字典值 ?...在长度相等的情况下:先比较第一个valuse,valuse值大的即大,相等则比较第二个valuse, 疑问三:如果值为字符串,字符串拥有的都相等,但是其中一个比较长 ? ...答案:比较字符串时,一个个字母先比较,可以有结果即可,如果字符串比完还比不出,但是其中一个字符串更长,则字符串长的大。
本文讲的是元组的获取、判定、比较、拆包,主要是对元祖中元祖的信息进行操作,操作方法比较多,大家通过注释一一测试和阅读。...一、获取元素信息 ## tup1 = ('python', 'java', 'php', 'MySql', 'C++', 'C', 'php', 'C#') # 1.count() # 获取元组中某个元素的个数...# 3.len() # 获取元组的长度,或者元素的个数 print(len(tup1)) # 4.min() # 获取元组中值最小的元素 print(min(tup1)) # 5.max() #...获取元组中值最大的元素 print(max(tup1)) 返回结果: 2 2 8 C python ---- 二、判定 ## # in 和 not in print('JavaScript' in...直接通过比较符来比较列表大小 tup2 = (1, 2, 3) tup3 = (2, 3, 4) tup4 = (2, 3) print(tup2 > tup4) # 优先比较元素大小 print(tup3
python元组和列表的不同点 说明 1、与列表不同,元组一旦建立,就不能改变里面的数据,也不能添加或删除数据项。 2、因为元组数据没有变化,所以它的速度比列表快,所以可以使用元组尽量不用列表。...元组的应用场景主要是存储重要数据(如函数参数和返回值),以保护数据安全。...实例 >>> tuple_1=tuple(list_1) >>> tuple_1 (100, 1.0, 1, 'a') 以上就是python元组和列表的不同点,希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路:python基础教程 本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。...元组 元组的特点:是一种不可变序列,一旦创建就不能修改 拆包 将元组的元素取出赋值给不同变量 >>> a = ('hello', 'world', 1, 2, 3) >>> str1, str2,...*n = a >>> str1 'hello' >>> str2 'world' >>> n [1, 2, 3] >>> str1, _, n1, n2, _ = a enumerate 解释:用于元组遍历...,获得元组对象,第一个元素是索引,第二个是数值 a = ('1', 2, 35, 'hello') for i in enumerate(a): print(i) >>> (0, '1') >>...> (1, 2) >>> (2, 35) >>> (3, 'hello') list() 元组转换成列表 a = ('1', 2, 35, 'hello') print(list(a)
参考链接: Python字符串String 理解原理和相关知识 字符串按位比较,两个字符串第一位字符的ascii码谁大,字符串就大,不再比较后面的;第一个字符相同就比第二个字符串,以此类推,需要注意的是空格的...ascii码是32,空(null)的ascii码是0 https://zhidao.baidu.com/question/558202137825309252.htmlord 函数接受一个字符 print
HDR技术 优点 缺点 Dolby VisionTM - 12-bit colors- Luminance up to 10000 nits (4000 nit...
python不同大小文件的复制方法 1、小文件复制,打开一个已有文件,读取完整内容,并写入到另外一个文件。...读、写 text = file_read.read() # 读取文件的内容 file_write.write(text) # 把读取的内容写到新的文件中 # 3.关闭文件 file_read.close...text: break file_write.write(text) # 3.关闭文件 file_read.close() file_write.close() 以上就是python...不同大小文件的复制方法,希望对大家有所帮助。
在上一篇文章结尾,我们提到了,与使用SGD(随机梯度下降)和冲量训练的模型相比,L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以,有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强,而且如果它们关注的方向不同,那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...换句话说,所有包含这一主题的电影都被标记为“+1”,而且我们随机的抽样“剩下的”电影,并将其标记为“-1”。至于特征,我们使用1500多个高频的关键字。...SGD方法(I)使用标准的冲量项并且在组合mini-batches时将L1的惩罚值设置为0.0005。同时,学习率和冲量项保持在一个固定的值。L-BFGS方法(II)则最小化相同的损失误差。...总的来说,我们应该小心解释,因为手头的数据是有限的,然而结果证实只要有合适的初始化和超参数(hyper-parameters),使用一阶和二阶方法都能得到很好的答案。
在这篇文章中,我们将介绍什么是向量嵌入,为什么它们很重要,以及如何在 Jupyter Notebook 中比较不同的向量嵌入。 什么是向量嵌入以及为什么它们很重要? 向量嵌入从何而来?...这就是使用非结构化数据和向量嵌入为何具有挑战性的原因。后面我们将看到,在不同数据集上微调的具有相同基础的模型可以产生不同的向量嵌入。...因此,找到适合您的数据类型的模型非常重要。 如何比较向量嵌入? 接下来,让我们看看如何比较它们。本节比较了基于 Hugging Face 的 MiniLM 的三种不同的多语言模型。...一旦我们有了数据,我们就获取不同的嵌入,并将两组嵌入存储在像 Milvus 这样的向量数据库中。我们使用第三个模型的嵌入来查询它们进行比较。 我们希望看到搜索结果是否不同,以及搜索结果之间有多远。...比较不同模型的向量嵌入 我们比较的三个模型是 Sentence Transformers 的基于 MiniLM 的多语言释义模型,一个进行过意图检测微调的版本,以及一个 Sprylab 进行了微调但没有详细说明调优目的的版本
f"反向排序: {sorted_list_reverse}") 执行结果 : 原数组: [4, 5, 1, 3] 正向排序: [1, 3, 4, 5] 反向排序: [5, 4, 3, 1] 二、字符串大小比较...1、字符大小比较 字符 大小的比较 , 是通过 字符 在 ASCII 码表中的 对应 数字 进行比较的 ; 2、长短一样的字符串大小比较 字符串 之间的比较 是按位 进行比较 , 只要有一位大 ,...""" result = "abc" > "abd" print(result) # False 执行结果 : False 3、长短不一样的字符串大小比较 如果长短不一样的字符串大小进行比较 ,...也是按位进行比较 , 有字符的位比没有字符的位要大 ; 举例说明 : “a” 与 “ab” 进行比较 ; 先比较第一位 , 都是 a , 相等 ; 再比较第二位 , 第一个字符串只有一位 , 第二位是空的..., 第二个字符串第二位是 b , 显然 b 大于空的字符 , 这里第二个字符串大于第一个字符串 ; 代码示例 : """ 字符串比较 代码示例 """ result = "a" > "ab" print
问题 在Java中,int类型数据的大小比较可以使用双等号,double类型则不能使用双等号比较大小,那若使用double类型时怎么进行比较呢?...方法 转换为字符串 如果要比较的两个double数据的字符串精度相等,可以将数据转换成string然后借助string的equals方法来间接实现比较两个double数据是否相等。...代码运行结果如下: (2)使用doubleToLongBits()方法 该方法可以将double转换成long型数据,从而可以使double按照long的方法(, ==)判断是否大小和是否相等...代码中的0.0000001指范围(1e-6) 代码运行结果如下: 结语 针对如何在double类型时比较大小的问题,此处我们提供了三种解法,分别为先将它们转换类型变为字符串类型再进行比较,第二种是使用...注意第一种转换为字符串类型的方法只适用于比较精度相同的数据,并且只用于两者是否相等的情况下。
import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
python是无法识别百分比的,估计你的百分比是string,所以需要转成int # !.../usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- # 百分数转为int def percent_to_int(string): if "%" in string...: newint = int(string.strip("%")) / 100 return newint else: print("你输入的不是百分比...if __name__ == "__main__": a = "50%" b = "80%" # 比较大小 if percent_to_int(a) > percent_to_int...elif percent_to_int(a) == percent_to_int(b): print("a = b") else: print("输入有误,无法比较
元组作为轻量级的数据结构,在c#中具有广泛的引用。但是元组的比较一直以来都是对于成员的依次比较。好在C#7.3开始,引入了元素的相等性比较,让元组的易用性有了大幅提升。...---- 绑定 微软对此的介绍是“从 C# 7.3 开始,元组类型支持 == 和 != 运算符。...这些运算符按顺序将左边参数的每个成员与右边参数的每个成员进行比较,且比较是短路计算” 所以我们可以写出这样的代码,对元组进行比较 var left = (, ); var right = (, ); Console.WriteLine...(left == right); 此外,元组的比较也支持可空类型的提升转换,以及类型的隐式转换,例如下面代码中可空类型与非空类型的比较,(int,int)和(long,long)之间的比较 var...== nullableTuple); (long a, long b) longTuple = (, ); Console.WriteLine(left == longTuple); 参考链接: 元组类型
# 元组 元组(Tuple)用于将多个对象保存到一起。你可以将它们近似地看作列表,但是元组不能提供列表类能够提供给你的广泛的功能。...元组的一大特征类似于字符串,它们是不可变的,也就是说,你不能编辑或更改元组。元组是通过特别指定项目来定义的,在指定项目时,你可以给它们加上括号,并在括号内部用逗号进行分隔。...元组通常用于保证某一语句或某一用户定义的函数可以安全地采用一组数值,意即元组内的数值不会改变。...# 代码 # 元组 ''' 推荐使用括号来指明元组的开始和结束 尽管括号是一个可选选项 明了胜过晦涩,显式优于隐式 ''' zoo = ('python', 'elephant', 'penguin')
⭐️ 什么是元组元组是一个和列表和相似的数据类型,两者拥有着基本相同的特性,但是也有很多不同的地方。...元组与列表一样,都是一种可以存储多种数据结构的队列同样的元组也是一个有序的,且元素可以重复的集合⭐️ 元组的定义与创建在 Python 中,tuple 代表着元组这一类型,也可以用它定义一个元祖在 Python...中,元组是一个无限制长度的数据结构在 Python 中,元组中的元素存在于一个 () 小括号内,如 name = ('lily', 'jack')⭐️ 元组与列表的区别元组比列表占用的资源更小列表创建后...t == 123False>>> i == 123True在第 3 行,将元组(123,) 与整数 123 比较,结果为假在第 5 行,将表达式(123) 与整数 123 比较,结果为真 元组的简写当元组作在赋值操作符...'jack' ,显示错误 “ValueError: ‘jack’ is not in tuple”一定要注意元组和列表的不同之处,元组一般适合用来存储不变的数据。
我一般用MACS2做peak calling,但是不知道效果是不是最好的,去搜了一下,发现14年有一篇文章用DNase-seq的数据比较了主流的几个peak caller的效果。...这篇文章比较了如下四个软件: ?...image 用 ENCODE中的K562, GM12878 和 HelaS3的DNase-seq的数据从以下几方面去比较这几种软件的效果: sensitivity 和 specificity 作者先从ENCODE...中下载了K562, GM12878 和 HelaS3的几十套转录因子结合(TFBS)的narrow peaks的数据,用BEDOPS取了这些的并集作为比较这几种软件的"reference set"。...但是ZINBA_B的TPR和FDR都比较低,所以ZINBA_B与reference set和其他的方法差距较大。 2. 找到的peaks数量和peaks的长度以及coverage ? image ?
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