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PowerBI 矩阵条件格式的高亮显示

在 PowerBI 中，矩阵的确是最强大而复杂的结构，为了突出显示各种信息，需要对内容来高亮显示。 ? 这里就一起来看对矩阵的条件格式。...普通条件格式 常常需要在矩阵中高亮显示数字或是背景，PowerBI 默认给出了类似 Excel 的条件格式设置，如下： ? 可以用条件格式对背景色，字体颜色，数据条，图标和Web URL设置。...所以，所有的问题就转换成了：用 DAX 公式编写，在满足某种条件下，显示什么颜色值的问题。就是： 如果，….， 就显示，…的颜色 凡是可以用 DAX 公式表达出来的逻辑，就都可以设置颜色。...按照类别显示颜色 类别是静态不变的，以下用 PowerBI DAX 给出： Matrix.Color.按类别 = VAR _item = SELECTEDVALUE( 'Product'[Subcategory...这里的颜色处理使用了渐变，并以最大值最为基准来进行。 总结 矩阵以及表格的条件染色非常简单，根据业务逻辑用 DAX 编写公式，并直接给出颜色值，非常准确。大家可以用这个小技巧来优化下自己的报告看看。

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python转置矩阵函数_对python 矩阵转置transpose的实例讲解

np.asarray(img, dtype=’float64′) arr_img = arr_img.transpose(2,0,1).reshape((image_vector_len, ))# 47行，55列，每个点有...看如下例子： arr1 = array([[[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7]], [[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]]]) 这是原来的矩阵。...0], 4[2]) 虽然看起来 变换前后的shape都是 2,2,4 ， 但是问题来了，transpose是转置 shape按照(1,0,2)的顺序重新设置了， array里的所有元素 也要按照这个规则重新组成新矩阵...如果想正确使用的话： x.shape=(5,1) y=transpose(x) #就可以了 以上这篇对python 矩阵转置transpose的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考...您可能感兴趣的文章: Numpy中转置transpose、T和swapaxes的实例讲解 Python实现矩阵转置的方法分析 numpy.transpose对三维数组的转置方法 numpy中的高维数组转置实例

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    如何在矩阵的行上显示“其他”【2】

    让10名之后的子类别只显示在others里面： 这个显示结果虽然达到了基础的目的，但并不是很理想。...（由此，我们可以想这么一个问题，排名最后的几个类别，如果合在一起占比不足10%，则直接显示为others，剩余的类别直接显示类别名，也就是直接显示类别名的数量是动态变化的。）...而按照表中的列进行排序，我们完全可以使用“按列排序”的办法来实现按照其他列来排序，所以这个时候选择子类别2，进行“按列排序”，我们选择表中的sales.rankx，这样就用sales.rankx的大小来表示子类别的显示...写法很简单，跟子类别2一样，只要让大于10的rankx都显示为11即可。...比如，当使用切片器时，我选择不同的年份，子类别的排序是不同的，甚至显示的子类别也不相同： 上图我们要特别注意，不论我选择哪一年，others永远是在最后一行，而且上面的10行数据都是按照从大到小的顺序排列

    2.2K10

    如何在矩阵的行上显示“其他”【1】

    想要的结果如下（前10名显示，后面的为others）： 思路上其实非常简单：通过构建一个新的表，将销售额度量值放进去，排序，前10名用原先的类别，后面的都替换为others，拖到表中排序即可。...以下是具体步骤： 1.数据表按照子类别显示的销售额排名： 2.抽取子类别为表： 子类别表 = VALUES(data[子类别]) 3.将子类别对应的销售额填上 sales = [sales...5.新的名称： 子类别2 = IF([sales.rankx]<=10,[子类别],"others") 排序后大于10的都显示为others。 5.上图，按照销售额或者百分比排序： OK了！...基本上满足了小白的要求。 当然，美中不足的是，因为others这一行在中间，看着就有点别扭。...按照我个人的习惯，是前10行从大到小排列的子类别，最后一行显示others，如下图所示： 这个问题解决起来也不是很困难，关注【学谦数据运营】，下一篇详细解

    2.4K20

    【Leetcode -2181.合并零之间的节点- 2326.螺旋矩阵Ⅳ】

    Leetcode -2181.合并零之间的节点 题目：给你一个链表的头节点 head ，该链表包含由 0 分隔开的一连串整数。链表的 开端 和 末尾 的节点都满足 Node.val == 0 。...对于每两个相邻的 0 ，请你将它们之间的所有节点合并成一个节点，其值是所有已合并节点的值之和。然后将所有 0 移除，修改后的链表不应该含有任何 0 。 返回修改后链表的头节点 head 。...Node.val <= 1000 不 存在连续两个 Node.val == 0 的节点 链表的 开端 和 末尾 节点都满足 Node.val == 0 思路：思路是双指针，一个 prev 指针记录两个零节点之间的和...另给你一个整数链表的头节点 head 。 请你生成一个大小为 m x n 的螺旋矩阵，矩阵包含链表中的所有整数。链表中的整数从矩阵 左上角 开始、顺时针 按 螺旋 顺序填充。...注意，矩阵中剩下的空格用 - 1 填充。

    15010

    不走寻常路的单细胞表达量矩阵读取

    之前在在单细胞天地教程：表达矩阵逆转为10X的标准输出3个文件，详细介绍过 10X技术的单细胞转录组的3个标准文件，虽然说绝大部分文献提供其数据的时候并不是标准的文件名字，但是3个文件的文件名字还是通常会遵循以下模式...： Feature / Gene-Barcodes Matrix 文件：这个文件的命名通常包含了数据类型（例如基因表达量）和文件格式（例如稀疏矩阵）。...里面有每个样品里面的每个细胞的标签信息，这个信息其实是无所谓的。 Feature / Gene ID 文件：这个文件通常命名为 "features"、"genes" 或包含 "gene" 关键词。...需要把每个样品都整理成为3个标准文件，文件名字和文件格式如下所示： 3个标准文件 所以很容易批量读取这样的文件，代码如下所示： dir='GSE201048_RAW/outputs/' samples...长格式数据通常包含多行和少列，每行对应一个观察值，并且包含一个用于标识不同组的变量；而宽格式数据通常包含少行和多列，每行对应一个唯一的标识符，并且包含多个变量。

    66110

    3个分组的表达量矩阵的两两之间差异分析

    总是有粉丝询问多个分组的两两之间差异分析如何弄这样的问题，其实“师傅领进门，修行在个人”，我们讲解了方法并且给予的全部的学习资源，理论上后续应该是大家各凭本事，做好自己的科研。...接下来进行3分组的两两之间差异分析 直接使用limma包即可： design <- model.matrix(~0+group) colnames(design) <- gsub("group", ""...) AVSB AVSC BVSC Down 311 250 278 NotSig 9418 9517 9419 Up 271 233 303 虽然我前面是统一给每个分组各自...1000个基因的干扰，但是实际上，它的效应会被这个表达量矩阵本来的随机性给叠加，所以这样的结果是可以理解的。...） 多种数据结构（向量，矩阵，数组，数据框，列表） 文件读取和写出 简单统计可视化 无限量函数学习

    2.7K30

    手眼标定中RT矩阵的欧拉角和Halcon中pose的类型之间的关系

    手眼标定中RT矩阵的欧拉角和Halcon中pose的类型之间的关系 1、Halcon做3D相关的应用： 使用到halcon的CreatePose算子，生成不同的Pose，并且可以将pose通过算子pose_to_hom_mat3d...每个pose的生成，都包括TX,TY,TZ,RX,RY,RZ和一个旋转顺序type决定。...理论上这些不同的type之间的角度都是可以转换的，从欧拉角到旋转矩阵R的转换无非就是把针对每个旋转轴进行旋转的角度和顺序不一致而已。...如图所示，按照不同的字母顺序，将这些矩阵分别相乘，即可得到对应的旋转矩阵。这样我们就得到了旋转矩阵跟具体旋转角度之间的关系。...Halcon的算子pose_to_hom_mat3d也是同样的原理，将pose的RX,RY,RZ通过不同的顺序相乘，得到矩阵。那么最重要的如何确认项目中的机械手坐标值和halcon的pose类型之间的

    1.8K30

    如何在矩阵的行上显示“其他”【3】切片器动态筛选的猫腻

    往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...计算每个子类别的年度sales值 sales = VAR NIAN=[年度] RETURN CALCULATE([sales],'日期表'[年度]=NIAN) 3.添加各年每个子类别的sales...排名 RANKX是迭代函数，会将行上下文自动转为筛选上下文，因此需要将除了年度以外的列都ALL掉，这样才能保证在每个年度内进行RANKX排序。...但是，按列排序并不考虑切片器的特殊性，它考虑的是全局性，因为一旦切片器进行了多选或者不选，那么就会出现桌子不知道是9还是7的情况，所以干脆就不让你设置了。...我们来看一下效果： 这样基本达到了本文开始的要求： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales

    3.3K20

    【51单片机】初学者必学的一个矩阵键盘基本项目——（读矩阵键盘的数字显示在LCD屏上）（7）

    本章主要内容面向接触过单片机的老铁 主要内容含： 一.矩阵键盘基本知识点 1.矩阵键盘的介绍 2.扫描方式——“逐行/逐列” 核心原理： 控制变量 逐列扫描： 选定行，扫描列 逐行扫描：...读矩阵键盘的数字显示在LCD屏上"项目 1.将LCD1602模块代码导入 PS:相关代码已经上传至资源，自取即可 LCD1602模块代码调试博客：传送门 将相关配置文件导入 Keil中选中文件导入...创建一个矩阵键盘项目对应的头文件和.C文件 2.对照矩阵键盘原理图（根据逐行/逐列扫描）来设置端口 1.选择逐列扫描 用Delay和while函数解决了【按键抖动问题】 实现效果： 如果按键按下不放..." /** * @brief 矩阵键盘读取按键键码 * @param 无 * @retval KeyNumber 按下按键的键码值 如果按键按下不放，程序会停留在此函数，松手的一瞬间...KeyNum,2); //LCD显示键码 } } } 烧写进程序后，可观察到现象：按16个按键，LCD会对应显示数字 烧写教程传送门：传送门 2.为什么不选择逐列扫描？

    90210

    前向和反向传播计算量差异；梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异

    输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...：一、模型架构与层间差异Transformer模型通常由多个层堆叠而成，每个层都包含自注意力机制和前馈神经网络等组件。...四、反向传播算法的实现反向传播算法是神经网络训练中的核心算法之一，它利用链式法则将损失函数对输出的梯度逐层传播到网络中的每个参数。...梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算在Transformer中，矩阵运算通常涉及大量的数值计算和矩阵元素的运算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算（如求导和链式法则），但在现代深度学习框架中，这些计算通常被高度优化并并行处理。因此，在实际应用中，很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。

    74621

    2024-12-17：判断矩阵是否满足条件。用go语言，给定一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid，我们需要判断每个格子

    用go语言，给定一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid，我们需要判断每个格子 grid[i][j] 是否符合以下两个条件： 1.如果下方的格子存在，则该格子必须与其下方格子相等，即 grid[i]...• 函数内部遍历矩阵元素时，使用两个嵌套的 for 循环，分别遍历行和列。 • 初始化遍历矩阵时的索引变量 i 和 j。...2.遍历矩阵元素： • 对于每个元素 grid[i][j]，检查下方的元素是否存在，即判断 i+1 是否小于矩阵的行数，如果小于且下方的元素与当前元素不相等，则返回 false。...• 同样，检查右侧的元素是否存在，即判断 j+1 是否小于矩阵的列数，如果小于且右侧的元素与当前元素相等，则返回 false。...5.额外空间复杂度： • 除了存储输入二维矩阵 grid 的空间外，没有额外的空间开销。 • 因此，总的额外空间复杂度为 O(1)。

    20320

    transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

    雷锋网 AI 科技评论将她的文章编译整理如下： 在本文中，我们将介绍 transformer 和胶囊网络的主要组成部分，并尝试在这两个模型的不同组件之间建立连接。...这会导致每种胶囊类型具有不同的实例。 ? 在胶囊网络中，每个层中胶囊类型的数量是预先定义好的。在两个相邻层中的每种胶囊类型之间，都有一个变换矩阵。...这样，每一个上层胶囊看到的都是不同角度的下层胶囊中的实体。 姿态矩阵 该方程显示了如何根据下层胶囊的姿势矩阵计算上层胶囊的姿势矩阵 Mj，即 Mis 是： ?...虽然从实现的角度来看，胶囊网络和 transformers 似乎并不十分相似，但这两个系列模型的不同组件之间存在一些功能上的相似性。...在胶囊网络中，来自两个相邻层的每对胶囊类型之间有不同的转换矩阵，因此作为不同胶囊类型实例的胶囊从不同的角度查看前一层的胶囊。

    1.8K30

    transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

    雷锋网 AI 科技评论将她的文章编译整理如下： 在本文中，我们将介绍 transformer 和胶囊网络的主要组成部分，并尝试在这两个模型的不同组件之间建立连接。...这会导致每种胶囊类型具有不同的实例。 ? 在胶囊网络中，每个层中胶囊类型的数量是预先定义好的。在两个相邻层中的每种胶囊类型之间，都有一个变换矩阵。...这样，每一个上层胶囊看到的都是不同角度的下层胶囊中的实体。 姿态矩阵 该方程显示了如何根据下层胶囊的姿势矩阵计算上层胶囊的姿势矩阵 Mj，即 Mis 是： ?...虽然从实现的角度来看，胶囊网络和 transformers 似乎并不十分相似，但这两个系列模型的不同组件之间存在一些功能上的相似性。...在胶囊网络中，来自两个相邻层的每对胶囊类型之间有不同的转换矩阵，因此作为不同胶囊类型实例的胶囊从不同的角度查看前一层的胶囊。

    1.8K10

    Nat.Commun. | 利用多向交互作用系统预测临床前药物组合效应

    -反应矩阵之间的多向相互作用建模为五阶张量X，同时还将基因组和化学描述符整合到预测模型中（如图1），comboFM通过高阶因子分解机来预测药物组合效应。...，药物浓度对特征以外，该模型还在每个条目中增加了包括药物的化学和基因组描述符以及药物浓度值在内的辅助数据来提供额外的灵活性，yi是与xi相关的反应（Response）。...在所有预测场景中，comboFM在每种组织类型中均显示出最高的平均预测准确性，并且在各个组织类型中均显示出最小的方差。...图 5 四种方法在不同组织类型和各种类型的药物组合疗法中的表现 3.2基于预测的剂量-反应矩阵，可以高精度地恢复协同效应得分 为了发现最具协同作用的药物组合，研究团队根据comboFM预测的剂量-反应矩阵对药物组合协同作用进行了量化...这些实例显示了comboFM识别靶向和细胞毒性治疗的新药物组合的潜力，而这些药物已经单独用作淋巴瘤治疗，因此可能在临床应用中具有可接受的毒性特征。

    1.3K30

    探索数据之美：Seaborn 实现高级统计图表的艺术

    热图热图是一种用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或者二维数据集。Seaborn 中的 heatmap 函数可以轻松地创建热图。...点图点图用于显示一个分类变量对另一个连续变量的影响，通常用于比较不同组之间的差异。Seaborn 中的 pointplot 函数可以帮助我们绘制点图。...分布对比图分布对比图是一种用于比较不同组之间分布情况的图表类型，可以帮助我们观察到不同组之间的差异和相似性。...网格图网格图是一种用于可视化多个变量之间的关系的图表类型，通常用于观察变量之间的复杂关系和模式。Seaborn 中的 PairGrid 类可以用于创建网格图，支持在每个子数据集上绘制不同类型的图表。...热图：用颜色编码矩阵数值的图表类型，通常用于显示相关性矩阵或二维数据集。聚类图：用于将数据点按其相似性分组的图表类型。箱线图和小提琴图：用于展示数据分布情况的有效方式。

    65210

    谱聚类(spectral clustering)

    想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。      聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。...谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低（这意味着组间相似度要尽可能低），组内的边的权重尽可能高（这意味着组内相似度要尽可能高...算法原理解析     这一节主要从大体上解释unnormalized谱聚类的四个步骤是怎么来的，不涉及具体的公式推导。 (a)谱聚类的思想就是要转化为图分割问题。因此，第一步就是将原问题转化为图。...常用的保留边的方法是建立k-nearest neighborgraph。在这种图中，每个顶点只与K个相似度最高的点连边。...可惜的是直接最小化这式子通常会导致不好的分割。以分成2类为例，这个式子通常会将图分成这样的两类：一个点为一类，剩下的所有点为另一类。显然，这样的分割是很不好的。因为我们期望着每个类都有合理的大小。

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