文章背景：工作中，有时需要获取数据源的信息，临时存储在数组中，然后再将数组中的数据传递到目标工作表中。其中主要用到Resize函数，WorksheetFunction.transpose函数和WorksheetFunction.Index函数。
VBA数组还是很强大的，通过对单元格区域数据的读取，赋值给数组，再利用数组函数或者调用Excel内置函数进行相关处理。另外，数组在赋值计算效率上面也是非常高的，大家可以自行尝试下。
上篇文章，我们初步认识了ArrayList，下面进一步了解其排序、复制、数组转换等功能。
数组是一种常用的数据结构，可用来存储一组相同类型的数据，你可以将一个数组变量视为一个迷你的电子表格，通过引用数组中的位置来存储或者获取数据。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/138880.html原文链接：https://javaforall.cn
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 ▊ VBA与Python：当王者荣耀遇到卷王之王 VBA语言是VB的一个子集，具有简单易学、功能强大的特点。 上世纪90年代末至今，VBA语言被大部分主流行业软件用作脚本语言，包括办公软件如Excel、Word、PowerPoint等，GIS软件如ArcGIS、MapInfo、GeoMedia等，CAD软件如AutoCAD、 SolidWorks等，统计软件如SPSS等，甚至连图形软件如PhotoShop、CoralDraw等也使用VBA进行脚本编程。
一个ndarray------->pd.Series(np.random.randint(2),index=['a','b'])
还有一个“秘密”就是，也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE，因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。
DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。 首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入： >>> import numpy as np >>> import pandas as pd 接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图
有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
看过前面一系列文章的朋友，一定会熟悉“重新定义数组维度”的概念。这是一项非常有用且非常重要的技术，使我们可以接受二维数组并将其转换为一维数组，同时将元素保留在该数组中。
大家好，前面介绍过VBA变量，可以通过它来访问数据。但对于大量数据时候，通过声明变量就显得太繁琐，此时就可以通过数组来访问数据解决。
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了，今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库，它就是大名鼎鼎的Pandas。
.Range(“A30”).Resize(1,Ubound(一维数组))= 一维数组
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。这个案例似乎又有点复杂，但其中许多公式技术仍值得我们反复琢磨。
本文来源于wellsr.com的Q&A栏目，个人觉得很有意思，对于想要在工作表中使用形状来绘制图形的需求比较具有借鉴意义，特辑录于此，代码稍有修改，供大家参考。
代码中存在两层循环，以二维数组的形式记录中间数据，分别记录不同物品个数在各个空间大小下的最大价值。循环内部存在两种判断，分别用于判断空间大小
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
数组这种数据结构，应该在绝大多数语言都有实现，使用起来直接使用下标就可以获取想要的数据，在编程过程中几乎是必不可少的。
给定一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为 1000。
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话，就要巧用函数来实现了。
yhd-VBA转VB.NetVSTO学习记录-3 【目标】想搞个插件 【学习内容】 本次学习内容有VB.net数组、列表、字典 学习它们相关的属性与方法 以下学习在VSTO外接程序中测试通过 【目录】 数据类型 —维数组输出二维数据输出字典输出 读取单元格 读取区域读取一行中A1:J1读取你选中区域 【代码】 【放上代码，方便复制、粘贴学习之用】 '一维数组写入单位元格测试，Ubound上标界，Length长度 Private Sub Button4_Clic
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
文章背景：测试仪器的数据有些会以Excel文件的形式保存，工作量大时测试员会选中多份文件进行批量打印，同时可能需要删除一些无需打印的测试数据（比如空白样，错误数据等）。现在以批量打印Excel文件（.xlsx格式）为例，采用VBA编程，进行任务的实现。
pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
字符串处理函数在Excel VBA中使用频率非常的高，很多函数都非常的好理解，只要多使用一般都可以掌握。
使用功能区“开发工具”选项卡，我们可以在工作表中插入控件，例如，可以插入列表框控件，如下图1所示。
在Excel里从单元格读取数据，获取的是一个二维的数组，这也是数组与单元格交互最常用的方式。
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掌握这80道题，99%的测试岗位算法考试都能通过。建议收藏后反复练习。本文为Python版本答案，对于Java版本答案，请在电子书《算法挑战》目录中查看。
在VBA中，有一些用于存储数据的对象，例如字典、集合、数组、ActiveX组合框、ActiveX列表框、用户窗体组合框、用户窗体列表框、ArrayList等，SortedList也是其中的一种，它是一个集合对象，可用于存储任意类型的数据，包括数字、字符串、日期、数组、单元格区域、变量和对象。
动态规划是编程问题中最常见的一种模式。本质上来说，动态规划是一种对递归的优化，通过记忆化存储的方式减少重复计算的次数。在尝试用动态规划解决问题时，我们可以遵循如下的四个步骤：
施工计划来到数据分析以及爬虫部分，Python领域，提到数据，自然会联想到一个包，NumPy，它太通用了，Pandas，SciPy，Tensorflow，scikit-learn 都选它为基础框架，所以Python生态里，掌握NumPy几乎是必须的。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1. 通过list构建Series
系统：Windows 10 Python： 2.7.9/numpy： 1.9.1 这个系列是教材《Python科学计算（第2版）》的学习笔记，欢迎大家共同学习切磋（不是广告-_-!） 今天讲讲前言和
[start:end:step] start是开始索引，end是结束索引，step是步长，步长是在切片时获取元素的间隔
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
numpy提供了一个高性能的多维数组对象ndarray(N Dimension Array)，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。
For j = LBound(arr, 2) To UBound(arr, 2)
object.count属性,long类型,返回collection对象中元素的个数
支持字体设置、前景色背景色、border设置、视图缩放（zoom）、单元格合并、autofilter、freeze panes、公式、data validation、单元格注释、行高和列宽设置
关于词云的分析，一直想分析同一类文章的特征，不同类文章的特征，因此下载了射雕英雄传，神雕侠侣，倚天屠龙记这三部小说的前十章，又想着关于tf-idf的可视化分析问题，后来写着写着想着想着偏离主题了，变成射雕英雄传前十章人物的动态分析，再后来转变成随剧情的发展，人物是怎么出现的？剧情的高潮在哪里？
pandas是BSD许可的开源库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
先说一下三者的区别 sort， sorted 是用在 list 数据类型中的排序方法 argsort 是用在 numpy 数据类型中的排序方法（ numpy 里也有一个 sort 方法，下面会讲）
vectorize（）允许您编写一次只能处理一个元素的UFUNC，但guvectorize（）装饰器将这一概念更进一步，允许您编写可以处理任意数量的输入数组元素的UFUNC，并获取和返回不同维度的数组。
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
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