< li>предположим, что мой интервал составляет 30 минут, как указано во входных данных.
Возьмите первый список временных интервалов. Начните видеть, что разница между 8:00:00 и 8:30:00 составляет 30 минут, что соответствует полученному вводу, поэтому снова перейдите к следующему элементу списка, который равен 9:00:00 (тот же случай 8:30:00 и 9:00:00 имеет разницу в 30 минут) и так далее.
Остановитесь на 12:00:00, так как разница составляет более 30 минут от предыдущего элемента в списке, который равен 9:30:00.< /li>
Рассчитать разницу между 8:00:00 и 9:30:00 и вернуть результат в минутах, то есть 90 минут.
[list] < li>предположим, что мой интервал составляет 30 минут, как указано во входных данных. [*]Возьмите первый список временных интервалов. Начните видеть, что разница между 8:00:00 и 8:30:00 составляет 30 минут, что соответствует полученному вводу, поэтому снова перейдите к следующему элементу списка, который равен 9:00:00 (тот же случай 8:30:00 и 9:00:00 имеет разницу в 30 минут) и так далее. [*]Остановитесь на 12:00:00, так как разница составляет более 30 минут от предыдущего элемента в списке, который равен 9:30:00.< /li> Рассчитать разницу между 8:00:00 и 9:30:00 и вернуть результат в минутах, то есть 90 минут. [*]Продолжите процесс, и вы получите результат. [/list]
У меня есть матрица Y и матрица A с размерами меньше, чем у Y. Как в numpy быстро найти место, где A встречается как непрерывная подматрица Y (скажем, индекс в верхнем левом углу)?
Например, если у меня
A = np.array([ ,
])
Y = np.array([ ,
,
])...
У меня есть матрица Y и матрица A с размерами меньше, чем у Y. Как в numpy быстро найти место, где A встречается как непрерывная подматрица Y (скажем, индекс в верхнем левом углу)?
Например, если у меня
A = np.array([ ,
])
Y = np.array([ ,
,
])...
У меня есть матрица Y и матрица A с размерами меньше, чем у Y. Как в numpy быстро найти место, где A встречается как непрерывная подматрица Y (скажем, индекс в верхнем левом углу)?
Например, если у меня
A = np.array([ ,
])
Y = np.array([ ,
,
])...