import difflib a = open('./1.txt', 'U').readlines() b = open('./2.txt', 'U').re...
Q：最近，我的一项任务是需要比较包含多行数据的两列中，每行对应列的文本是否完全相同。...例如，列A中有一系列文本，列B中也有一系列文本，比较A1中的文本是B1中的文本是否完全相同，A2与B2中的文本是否完全相同，……，等等。...一种方法是将两个文本值转换为它们的ASCII等效值，然后以某种方式比较这两组值。不能比较这些值的总和，因为对于不同的文本（例如“Aa”和“aA”），总和是相同的。...那么，如何比较两个数组呢？...基于上述原理，如果想要比较两列中的文本是否完全相同，对于单元格A1和B1的比较来说，可以使用公式： =SUM((IFERROR(CODE(MID(A1,{1;2;3;4;5;6;7;8;9;10},1)
题目 街上有 n 栋房子整齐地排成一列，每栋房子都粉刷上了漂亮的颜色。给你一个下标从 0 开始且长度为 n 的整数数组 colors ，其中 colors[i] 表示第 i 栋房子的颜色。...返回 两栋 颜色 不同 房子之间的 最大 距离。 第 i 栋房子和第 j 栋房子之间的距离是 abs(i - j) ，其中 abs(x) 是 x 的绝对值。...示例 1： 输入：colors = [1,1,1,6,1,1,1] 输出：3 解释：上图中，颜色 1 标识成蓝色，颜色 6 标识成红色。 两栋颜色不同且距离最远的房子是房子 0 和房子 3 。...两栋颜色不同且距离最远的房子是房子 0 和房子 4 。 房子 0 的颜色是颜色 1 ，房子 4 的颜色是颜色 3 。两栋房子之间的距离是 abs(0 - 4) = 4 。...示例 3： 输入：colors = [0,1] 输出：1 解释：两栋颜色不同且距离最远的房子是房子 0 和房子 1 。 房子 0 的颜色是颜色 0 ，房子 1 的颜色是颜色 1 。
SAP自带的函数： CTVB_COMPARE_TABLES和BKK_COMPARE_TABLES； 似乎可以比较两个内表，得出第二个内表不同于第一个内表的部分...因为，我在测试数据时，发现这两个函数的效果不那么简单。 如果上述函数确实可以，提取两个内表不同部分，则我可以据此做两次比较，得到两个内表的交集。...所以，我先用另外一种方式解决了-自己写了一个提取两个内表交集的函数，供大家检阅： *" IMPORTING *" VALUE(ITAB1) TYPE INDEX TABLE...以下转自华亭博客：感谢华亭的分享： 函数模块：CTVB_COMPARE_TABLES 这个函数模块比较两个内表，将被删除、增加和修改的内表行分别分组输出。...IF_SORTED：排序标记，如果已排序，在比较时可以提高效率。
本文将介绍如何使用 JustAssembly 来分析不同版本程序集 API 的变化。 下载和安装 JustAssembly JustAssembly 是 Telerik 开源的一款程序集分析工具。...开始比较 启动 JustAssembly，在一开始丑陋（逃）的界面中选择旧的和新的 dll 文件，然后点击 Load。 然后，你就能看到新版本的 API 相比于旧版本的差异了。...关于比较结果的说明 在差异界面中，差异有以下几种显示： 没有差异 以白色底显示 新增 以绿色底辅以 + 符号显示 删除 以醒目的红色底辅以 - 符号显示 有部分差异 以蓝紫色底辅以 ~ 符号显示 这里可能需要说明一下...上图我的 SourceFusion 项目在版本更新的时候只有新增的 API，没有修改和删除的 API，所以还是一个比较健康的 API 更新。
我们分享了一个案例，就是GSE30122这个数据集的作者给出来的表达量矩阵是被zscore的，所以我们可以下载它的cel文件自己制作表达量矩阵，详见： 然后这两个表达量矩阵其实都是可以做标准差异分析流程的...，各自独立分析都有差异结果，这个时候我们就可以比较两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果。...第二次差异分析（基于cel文件） 同样的也是可以走limma这样的差异分析流程的，就有上下调基因，可以绘制火山图和热图，如下所示： 基于cel文件 两次差异分析的比较 这个时候需要载入上面的两个表达量矩阵的各自的差异分析矩阵...cel_deg[ids,'g'], zscore_deg = zscore_deg[ids,'g'] ) table(df) gplots::balloonplot(table(df)) 总体上来说，两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果一致性还行...； 这个时候，可以重点看看两种不同算法的表达量矩阵的差异分析结果的冲突的那些基因，以及一致性的那些基因的功能情况。
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...> // Array ( [a] => red [b] => green [c] => blue/ / ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...> // Array ( [d] => yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] => yellow )/ / 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
1、获取数组相同元素 array_intersect()该函数比较两个（或更多个）数组的键值，并返回交集数组，该数组包括了所有在被比较的数组（array1）中， 同时也在任何其他参数数组（array2...（或更多个）数组的键名和键值，并返回交集,与 array_intersect() 函数 不同的是，本函数除了比较键值， 还比较键名。...// Array ( [a] = red [b] = green [c] = blue ) 2、获取数组中不同元素 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。...// Array ( [d] = yellow ) array_diff_assoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 <?..."blue"); $result=array_diff_assoc($a1,$a2); print_r($result); // Array ( [d] = yellow ) 以上这篇php 比较获取两个数组相同和不同元素的例子
只在 driver 端接收数据，所以继承了 InputDStream，是没有 receivers 的 ---- 在结合 Spark Streaming 及 Kafka 的实时应用中，我们通常使用以下两个...API 来获取最初的 DStream（这里不关心这两个 API 的重载）: KafkaUtils#createDirectStream 及 KafkaUtils#createStream 这两个 API...除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...本文将分别就两者进行详细分析。...Spark Streaming神秘面纱③ - 动态生成 job 一文中详细介绍了 receiver 接受的数据存储为 block 后，如何将 blocks 作为 RDD 的输入数据 动态生成 job 以上两篇文章并没有具体介绍
文章目录 问题 代码 运行结果 问题 比较两个等长的字符串，若相同，则输出Match!，若不同，则输出No Match!
CentOS 7.1, GCC 4.8.5 CPU: Xeon E3-1230 v2 3.30GHz*8 (sender和receiver都只用一个核心) 内存: 24GB (这是总内存，具体使用数根据配置不同而不同...，所以即便是空闲时候的CPU占用也比较高。...而且游戏服务器一般是逻辑比较复杂，CPU和内存比较容易成为瓶颈。 所以也是这些原因，要不是看了一下以前跑的腾讯的tbus的压力测试，还真没优化的计划。...GCC 4.8.2, gperftools 2.1(启用tcmalloc和cpu profile) CPU: Xeon X3440 2.53GHz*8 内存: 8GB (这是总内存，具体使用数根据配置不同而不同.../74MB 303MB/s 5253K/s 由于没改动共享内存通道的任何代码，所以共享内存的后两项性能测试没有重新跑。
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...比如07-01从零点开始计算，减3个月是04-01的零点，还剩下3-31、3-30 两天到3-30号零点，3月份有31天，所以是2/31=0.0645， 加在一起就是 3.064516129032258...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
在做数据分析时，如果数据量比较大，可以考虑使用颜色对重点关注的数据进行高亮操作，显眼的颜色可以帮助我们快速了解数据和发现问题。...对利润这一列进行颜色高亮 把一列修改成指定颜色这个操作在 Excel 中只需要两步：①选择一列 ②修改字体颜色 ，仅 2秒钟就能完成。...Tableau 官方对列加颜色的操作提供了三种解决方法，上文中的是第一种，其他两项可参考最后的文章《在交叉表视图中将颜色应用于单个列》。...自问自答：因为交叉表是以行和列的形式展示的，其中SUM(利润)相当于基于客户名称(行的维度)对其利润进行求和，故对SUM(利润)加颜色相当于通过颜色显示不同行中数字所在的区间。...而我期待的是对利润一列标注颜色(列的维度)。维度不同，结果自然不一样。 问：把SUM(利润)拖拽到Color中可以解决什么问题？
热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。...热图基本解读 热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示，利用颜色变化来可视化比较数据。...当应用于数值矩阵时，热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小；若行为基因，列为样品，则是对应基因在对应样品的表达值；若行和列都为样品，展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。...数字映射到颜色可以分为线性映射和区间映射。线性映射是每个值都对应一个颜色，区间映射是把数值划分为不同的区间块，每个区间块的所有数字采用同一个颜色显示。两者没有优劣好坏之分，具体使用取决于展示意图。...从整体来看，图中大致有4个比较亮的区域代表在对应样品中表达丰度高的4个菌群集合。结合列层级聚类图来看，4个高丰度菌群集合分别来自于4组样品（对应于分支图的蓝、绿、红、黄）。
今天要分享的是瀑布图的两个案例应用。 因为瀑布图的用法比较特殊，在数据组织方面需要很强的技巧，所以这里再用两个案例来讲解瀑布图的用法。...经常做excel图表的小伙伴都知道，同色系列需要将数据放在同一行（列），不同色系列需要错行组织数据。...经过在ppt中的美化调整，去掉框线颜色，将填充色修改为内置配色中比较规范、舒服的颜色，顺便修改下字体。 还可以给图表添加差异化标签。...接下来分析图表二的图表特征及数据结构：（左转90度再看） 第三、四、五三个数据序列颜色是同色，组织数据时要放在同一行（列），最后一个数据序列可以通过汇总方式得到（e）。...图表的数据组织结构： 选中作图数据（左侧空列），插入瀑布图（鼠标选中瀑布图之后稍微向右移动直到方向改变位置）。 可以通过编辑菜单给不同数据序列之间的指标差异添加注释。 剩下的就是修改配色、字体了。
heatmap的数据和scatter plot, histogram是一样的，最少有4列内容。前3列定义染色体上的区域，第4列指定每个区域的value值，其他列可以是配置文件中的属性，示例如下 ?...heatmap中color属性比较特殊，在热图中，需要的是一个颜色梯度，将不同的value映射到这个颜色梯度中。所以这里的color对应的是一个list, 有两种设置方式 1....blues-3-seq和blues-3-seq-rev就是两个颜色提取的名字，对应有3种颜色 blues-3-seq-1 blues-3-seq-2 blues-3-seq-3 配置文件的写法如下 ?...当我们没有在配置文件中指定max和min的值时，circos会自动根据file文件的第4列计算这两个值。当然，我们也可以手动在配置文件中指定。...color_mapping的值设置的是一个偏移量，对于color设置的n种颜色，每种颜色均分成两份，从0开始计数，00..nn。
效果当然是没的说，不过做起来就比较曲折了，大家看一下该案例的原数据：（数据出自陈荣兴老师的畅销书《excel图表拒绝平庸》）。...先给大家分析一下，该数据第一列是年龄段分布，一共细化到0~100岁，第二列（female）、第三列（male）是当前实际的各年龄段不同性别人口占比。 ?...假设第三列女性人口年龄段百分比与男性一致（之所以使用负号是因为要展示在负坐标轴上）。 第四五列分别是未来不同年龄段下，不同性别的人口占比。（第五列也是负值）。...) male-列公式为：=IF($E3>$C3,"",C3-E3) 完成数据组织之后，使用前两列数据插入一个不带数据点的平滑散点图。...这时你会发现now与future的图例颜色已经变化成与图表中现在与未来的序列一致的颜色。然后双击图例区域，删除female、male两个图例就OK了。 ?
热图(Heat Map) 热图是数据的矩阵表示方式，其中每个矩阵的值用一种颜色来表示。不同的颜色代表不同的级别，矩阵指数将两个对比的列或特征连接在一起。...热图可以很好地显示出多个特征变量之间的关系，因为可以直接把一个级别看作一种颜色。还可以通过观察热图中的一些点来查看每个关系是如何与数据集中的其它关系进行比较的。...正如你所看到的，二维密度图对于快速确定数据对于两个变量最集中的区域非常地显著，而不是像一维密度图那样只集中一个变量。...当你有两个对输出结果非常重要的变量，并且希望了解它们如何一起对输出结果分布起作用的时候，二维密度图尤其适合。 ? 蜘蛛图(Spider Plot) 蜘蛛图是显示一对多关系最好的方法之一。...在查看了数据集之后，我们将去掉字符串类型的列。在实践中，最好是把这些字符串转换成分类变量，为了得到更好的结果和进行比较，我们还设置了数据帧索引，以便能够适当地用它作为引用每个节点的列。
热图基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。...热图通过将数据矩阵中的各个值按一定规律映射为颜色展示，利用颜色变化来可视化比较数据。...当应用于数值矩阵时，热图中每个单元格的颜色展示的是行变量和列变量交叉处的数据值的大小；若行为基因，列为样品，则是对应基因在对应样品的表达值；若行和列都为样品，展示的可能是对应的两个样品之间的相关性。...注意：正因为热图应用如此之广，又可以表示很多种不同类型数据。解读热图时不要先入为主，直接就给其定性为表达热图、相关性热图；而是要想看图例、横轴、纵轴，结合图形标题一起解读。...page=b%27Ng%3D%3D%27)绘制的文本域： 每一行是一个基因，每一列是一个样品。 点击Check data确认数据无误，点击Submit就可以出图了。
Windows+ Python3.6 安装 Mayavi 工具包 在写之前必须要说明一下，为什么查了网上那么多博文，都在说安装 Mayavi 工具包的事，统计下来不同的也就那么几篇，而且安装过程遇到的问题都写得很少...mayavi 现在已经完全集成了 python3，所以直接 pip install 即可，具体方法参考我的 linux+ 安装 Mayavi 博客 由于上述蛋疼的原因，我决定重新写一份基于whl安装mayavi...直接执行 pip install mayavi 会提示一系列的安装以来问题，除了上述的两个依赖包外，还有一个是 traits。
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