max पर टैग किए गए जवाब

मैंने पाया है कि पायथन 2 और 3 में कार्य maxकी तुलना में धीमी है sort। अजगर २ $ python -m timeit -s 'import random;a=range(10000);random.shuffle(a)' 'a.sort();a[-1]' 1000 loops, best of 3: 239 usec per loop $ python -m timeit -s 'import random;a=range(10000);random.shuffle(a)' 'max(a)' 1000 loops, best of 3: 342 usec …

92 python  sorting  max  python-internals 

किसी स्तंभ का अधिकतम मान प्राप्त करने के लिए जिसमें पूर्णांक शामिल है, मैं निम्नलिखित टी-एसक्यूएल कॉमैंड का उपयोग कर सकता हूं SELECT MAX(expression ) FROM tables WHERE predicates; क्या एंटिटी फ्रेमवर्क के साथ एक ही परिणाम प्राप्त करना संभव है। मान लीजिए कि मेरे पास निम्नलिखित मॉडल है public …

92 c#  sql  entity-framework  max 

मेरे पास वस्तुओं की एक सूची है कि मैं एक फ़ील्ड का अधिकतम मूल्य देने के लिए एक क्वेरी कैसे चला सकता हूं: मैं इस कोड का उपयोग कर रहा हूं: def get_best_argument(self): try: arg = self.argument_set.order_by('-rating')[0].details except IndexError: return 'no posts' return arg रेटिंग एक पूर्णांक है

91 django  django-models  max 

मेरे पास एक मोंगोडब संग्रह है जैसे: db.kids.find() //results [ {name:'tom', age:10}, {name:'alice', age:12}, .... ] I need a query to get MAX 'age' from this collection like in SQL: SELECT MAX(age) FROM kids WHERE 1

87 mongodb  max 

my_list1 = [30,34,56] my_list2 = [29,500,43] अगर सूची के सभी मूल्य> = 30 हैं तो मैं कैसे जांच सकता हूं? my_list1काम करना चाहिए और my_list2नहीं करना चाहिए। केवल एक चीज जो मैं सोच सकता था वह थी: boolean = 0 def func(ls): for k in ls: if k >= 30: …

86 python  list  function  max 

मेरे पास निम्न पुनरावर्तन कोड है, प्रत्येक नोड पर मैं मूल नोड से संबंधित नोड प्राप्त करने के लिए sql क्वेरी कहता हूं। यहाँ त्रुटि है: Exception RuntimeError: 'maximum recursion depth exceeded' in <bound method DictCursor.__del__ of <MySQLdb.cursors.DictCursor object at 0x879768c>> ignored RuntimeError: maximum recursion depth exceeded while calling a …

85 python  recursion  max  depth  tree-traversal 

मेरे पास सरणी है और डायनेमिक विंडो के साथ अधिकतम रोलिंग अंतर की आवश्यकता है। a = np.array([8, 18, 5,15,12]) print (a) [ 8 18 5 15 12] इसलिए पहले मैं अपने आप में अंतर पैदा करता हूं: b = a - a[:, None] print (b) [[ 0 10 -3 …

9 python  numpy  max  vectorization  diagonal