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    ExcelVBA拆分之一簿一表_to_一簿多表使用演示

    ExcelVBA拆分之一簿一表_to_一簿多表 ExcelVBA汇总-多簿一表_to_一簿一表 ExcelVBA汇总多工作簿中指定工作表到新工作簿 ExceVBA删除指定字符所在的行_优化版 ExcelVBA...选择文件夹(含子文件夹)获取所有文件列表 ExcelVBA删除指定列含有指定字符的所在的行 ExcelVBA删除包含指定字符所在的行 在Excel中通过VBA对Word文档进行查找替换 ExcelVBA...文件操作-获取文件夹(含子文件夹)所有文件列表(优化版) ExcelVBA随机生成不重复的N个N位数文本 '把当前表拆分:一簿一表_to_一簿多表 '作者:哆哆 '时间:2023...-05 Sub yhd_ExcelVBA_3拆分_一簿一表_to_一簿多表() Dim title_row As Integer, RngCol As Range, split_Col As Integer...ThisSht.Cells(1, 1).Resize(title_row, 1).EntireRow.Copy .Cells(1, 1) cc = VBA.Split

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    听说你还不会画表格?!我给你汇总好了全部方法~~

    这里主要包括单一表格绘制和可视化+表格 两个方面。...虽然表格制作可能Excel更擅长,但考虑到连贯性等问题,这里这里还是觉得有必要介绍一下,具体内容如下: R-单一表格绘制 R-可视化+表格的”混搭“ R-单一表格绘制 这一部分可能有很多优秀的第三方包可以制作...,这里小编主要介绍3个优秀的表格制作包,分别为R-DT、R-gt和R-sjPlot,其他表格绘制工具小编也会在这一部分结尾处汇总。...下面小编再汇总列出其他的优秀第三方R包,小伙伴们可自行选择学习哈~如下: R-gtsummary R-kableExtra R-formattable R-reactable R-flextable R-...这里主要介绍R-ggpubr包和R-ggpmisc包。

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    数据结构基础(三).双链表(1)

    前言 线性表 是一种应用广泛和最为基础的数据结构 线性表的特征:对非空表,a(0)是表头,无前驱;a(n-1)是表尾,无后继;其它的每个元素a(i)有且仅有一个直接前驱a(i-1)和一个直接后继a(i+...双向链表 Tips: 双链表和单链表的区别就是每个节点不仅存储了下一个节点的地址,还存储了上一个节点的地址 Tips: 单双循环链表是它们的变种,将首尾连接就成了循环链表,添加删除节点的操作方法不变 -...return head; //返回此头节点 } int instNode(DP const head,int pos,int score) //在列表中的指定位置插入给定socre的记录 {...\n"); return 0; } else return -1; } int delNode(DP const head,int pos) //在列表中指定的位置删除一个节点 {...const DP head,int score) //将列表中大于指定分数的节点进行打印 { DP r=head; int res=-1; if(0 == ifEmptyList(head)

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    机器学习篇(2)——最小二乘法概念最小二乘法

    原因:中心极限定理 实际问题中,很多随机现象可以看做众多因素的独立影响的综合反应,往往服从正态分布 写出损失函数: image.png 求解: image.png 求得的杰刚好和线性代数中的解相同...最小二乘法 用投影矩阵可以解决线代中方程组无解的方法就是最小二乘法,其解和上述解一样 image.png 例子:用最小二乘法预测家用功率和电流之间的关系 数据来源:http://archive.ics.uci.edu...带入最小二乘公式求θ theat = (x1.T*x1).I*x1.T*y1 print(theat) #对测试集进行训练 y_hat = np.mat(x_test)*theat #画图看看,预测值和实际值比较...200个预测值之间的比较 t = np.arange(len(x_test)) plt.figure() plt.plot(t,y_test,"r-",label=u'真实值') plt.plot(t,...rmse) #画图 t=np.arange(len(y_test)) plt.figure(facecolor='w')#建一个画布,facecolor是背景色 plt.plot(t, y_test, 'r-

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    Python | numpy matplotlib scipy练习笔记

    np.sin(x) # 其中x为数组,直接计算完所有的元素,不用for循环遍历     t1 = time.clock() - start     x = x.tolist() #将矩阵/数组x转换成列表...for t in c:     s.add(tuple(t)) #将数组转为元祖tuple,保证不被修改;再把元祖加入到集合中,完成去重 g = np.array(list(s)) # 将集合转换为列表...y = np.split(x, 3, axis=0) # 平均分成三份,不能平均的话则会报错,axis默认为0 print(y) # 不均等分割 np.array_split() y = np.array_split...= np.split(m, 2, axis=0) print(m0) a, b = np.split(m, (4,), axis=1) print('a = ',a) print('b = ',b)...形状一样的数组,但是元素全部为0     i = x > 0     y[i] = np.power(x[i], x[i]) #np.power(x, n) x的n次方,n可以是数组,但是要和x同shape

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