表格一：
表格二：
我现在想对同一代码的日期进行比较，找出表格二中距离表格一各个时间点最近的前一个时间，并计算出时间间隔。输出的表格大概类似于以下形式：
请问怎么做比较好呢？
Python 两个矩阵如何根据某一列相同数据比较其他列数据？
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- 2021-03-23 21:41回答 2 已采纳 直接切片，或者用np.hsplit()函数，都可以吧。 >>> import numpy as np >>> a = np.random.random((5,2
- 2016-01-29 11:37回答 1 已采纳 http://zhidao.baidu.com/link?url=sKzE1u-i3iTwADOH0IZtNcAgQAMRHE10S-_VIxUTxj7we1cglIaMCSSY_KDC6dpNYTr
- 2021-06-17 18:22回答 3 已采纳 import random li = [] for i in range(10): li.append([random.randint(1,100) for j in range(10)
- 2022-11-16 10:56# 两个 3 行 3 列的矩阵，实现其对应位置的数据相加，并返回一个新矩阵： # X = [[12,7,3], # [4 ,5,6], # [7 ,8,9]] # Y = [[5,8,1], # [6,7,3], # [4,5,9]] # 分析： # 创建一个新的 3 行 3 列的矩阵，使用 for ...
- 2021-10-22 03:06回答 2 已采纳 import random list55 = [[random.randint(1, 25) for i in range(0, 5)] for j in range(0, 5)] print(li
- 2022-05-15 14:48回答 1 已采纳 import numpy as np import random as r i, j = list(map(int, input('输入两个正整数（用空格隔开）：').split())) matr
- 2022-10-06 07:10回答 2 已采纳 import numpy as np def innerProduct(a, b): return sum(i * j for i, j in zip(a, b)) def AxIP(
- 2021-01-13 17:12weixin_39866487的博客 我目前有两组数据文件，如下所示：文件1：test1 ba ab cd dh gftest2 fa ab cd dh gftest3 rt ty er wq eetest4 er rt sf sd sa在文件2中：^{pr2}$我想根据第一列中的匹配行组合文件(以便“测试”匹配)是这样的：...
- 2023-01-03 12:48回答 1 已采纳 n=input() l=len(n) a=int(l**0.5) if a**2==l: b=[] for i in range(a): b.append(n[i*a
- 2022-03-17 01:20回答 2 已采纳 反向传播部分计算公式是对的 吴恩达深度学习第二次作业_牛客博客 带有一个隐藏层的平面数据分类 解释一下，就是一个二维平面有两种不同的花色，我
- 2021-10-09 16:35回答 2 已采纳 更新最大值的话你遍历找到下标，之后对它进行替换即可 import numpy as np #print(np.random.rand(0,100)) n=np.random.randint(0,100
- 2020-12-19 14:26weixin_39777213的博客 duplicates替换修改数据子集：replace重命名轴索引：rename离散化：cut，qcut检测和过滤异常值计算指标/哑变量：get_dummies随机排列和采样：np.random.permutation,np.random.randint一、处理重复数据duplicated和...
- 2021-11-05 16:29回答 1 已采纳 #第1题 max=list2D[0][0] list2D = [list(i) for i in list2D] for i in list2D: i.sort(reverse=True)
- 2019-03-12 11:20Burgess_ni的博客 import numpy as np a = np.array([[0,1,2],[1,2,3],[2,3,4]]).T b = np.array([[4,5,6],[0,1,2],[1,2,3],[3,4,5],[2,3,4]]) ...比较两个矩阵的行时，使用(b[i]==a[j]).all()或者(b[i]==a[j]).any()，进行比较。
- 2020-12-09 15:43weixin_39620984的博客 背景：dataFrame的数据，想对某一个列做逻辑处理，生成新的列，或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据1、增加新列，或更改某列的值df["列名"]=值如果值为固定的一个值，则dataFrame中该列所有...
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7月27日
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