Excel有一个有趣且非常有效的技巧叫做隐式交集(Implicit Intersection),允许有效地使用大的命名区域和整列引用。
仔细观察图1,会发现我们只有一个图表,并且根据用户选择的选项来更改图表的源数据。因此,假设有4个系列的数据——销售额、成本、利润和顾客数量,我们将添加第五个系列。这将始终显示用户选择的系列的数据,如下图2所示。
本文主要介绍使用VBA自定义函数(UDF)实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。
如果有一个依赖于一些计算慢的资源的用户定义函数,可能希望该用户定义函数在大多数情况下只返回其占用的单元格中最后一次计算得到的值,并且只偶尔使用计算慢的资源。
我们经常会在VBA代码中看到Application.Caller,它到底起什么作用,往往让人感到模糊。下面,我们就来详细讲讲,对其有更深入的理解。
以前,Excel和Python Jupyter Notebook之间我们只能选择一个。但是现在随着PyXLL-Jupyter软件包的推出,可以将两者一起使用。
Pedro想知道怎样加速他的自定义函数,该函数需要计算35040个单元格的结果,即单元格与未知长度值列之间的最小差异。
作为数据科学家,从加载数据到创建和部署模型,我们几乎每天都在使用Jupyter notebook。
该工具效果明显。下图展示了调用 df.profile_report() 这一简单方法的结果:
猴哥的推荐寄语:不要小瞧一些小技巧,有些能会让你相见恨晚,后悔自己没有早点了解这个技巧,反正我是吃亏过。你有哪些恨不得早点了解的技巧,欢迎在留言区分享出来。
指定启动目录可以减少很多切换目录的麻烦操作,呆鸟以前写过一篇《1 分钟修改 Jupyter 启动文件夹》,已经介绍过,不在此赘述了。
如果你用Python做开发,那么首选Pycharm;但是如果你想用Python做数据分析、数据挖掘,以及火热的机器学习和人工智能项目,Jupyter Notebook注定是首选,因为Jupyter Notebook一直都是做数据科学的最佳利器。
请注意,本文编写于 986 天前,最后修改于 986 天前,其中某些信息可能已经过时。
在之前的文章中我们曾详细的讲解了如何使用openpyxl 操作Excel,其实在Python中还有其他可以直接操作 Excel 文件的库,如 xlwings、xlrd、xlwt 等等,本文就将讲解另一个优秀的库xlwings
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外,与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
知识追寻者又要放大招了,学完这篇openpyxl第三方库,读者将会懂得如何灵活的读取excel数据,如何创建excel工作表;更新工作表,删除工作表;是不是感觉很强大,留下赞赞吧!!
(以前称为IPython Notebook)是一个开源项目,可让您轻松地在一个名为Notebook的画布上组合Markdown文本和可执行的Python源代码。
Jupyter Notebook是一个基于浏览器的交互式编程环境(REPL, read eval print loop),它主要构建在IPython等开源库上,允许我们在浏览器上运行交互式python代码。并且有许多有趣的插件和神奇的命令,大大增强了python的编程体验。
字符串 originalText 使用 斜向换位密码 ,经由 行数固定 为 rows 的矩阵辅助,加密得到一个字符串 encodedText 。
我们知道,一个工作簿至少由一个工作表构成,而一个工作表由多个单元格构成,单元格中存放具体的数据。工作表中的每个单元格都可以通过“行号+列号”的方式定位。如果想要批量读取单元格中的信息,那么必然需要使用循环语句。现在我们来编写具体的程序:
对于交互式开发和呈现数据科学项目来说,Jupyter笔记本是一个非常强大的工具。本文将指导您如何在本地计算机上设置Jupyter笔记本,以及如何开始使用它来执行Python程序。 什么是“笔记本(no
在 《Python 快速入门篇》 里我提到了3个编辑器,其中一个是 Jupyter Notebook。
文章转载自:https://blog.csdn.net/u014717572/article/details/80687042
Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式工具,机器学习和数据科学社区使用了很多。它们用于快速测试,作为报告工具,甚至是在线课程中非常复杂的学习材料。
Jupyter 笔记本是数据科学家和分析师用于交互式计算、数据可视化和协作的工具。Jupyter 笔记本的基本功能大家都已经很熟悉了,但还有一些鲜为人知的技巧可以大大提高生产力和效率。在这篇文章中,我将介绍10个可以提升体验的高级技巧。
可是为了能够更好的理解“group by”多个列“和”聚合函数“的应用,我建议在思考的过程中,由表1到表2的过程中,增加一个虚构的中间表:虚拟表3。下面说说如何来思考上面SQL语句执行情况:
本文介绍了一些有关改善Jupyter Notebook体验的简单技巧,并介绍了有用的快捷方式,添加主题,自动生成的目录等。
我们在Excel电子表格中描述的工作表公式 返回一个值,该值分配给包含该公式的单元格。Excel还允许您定义一个公式,该公式可以同时将值分配给一系列单元格。这些称为 数组公式。
写在前面的话:用了好久group by,今天早上一觉醒来,突然感觉group by好陌生,总有个筋别不过来,为什么不能够select * from Table group by id,为什么一定不能是*,而是某一个列或者某个列的聚合函数,group by 多个字段可以怎么去很好的理解呢?不过最后还是转过来了,简单写写吧,大牛们直接略过吧。
EXCEL函数太多了,其实常用就是10多个个,只要学会这十个,可以解决工作当中的大部分问题,感兴趣的朋友可以收藏一下!
假如我们已经在Jupyter中编写了一些代码,但在计算后发现忘记将结果赋值了。一般在这种情况下,会不得不调整下,然后再次执行该单元并生成结果完成赋值。
在数据科学界,Jupyter Notebook是一个受欢迎的工具,采用率很高。本文旨在分享一些很酷的技巧和技巧,帮助您在使用Jupyter Notebook的同时提高效率。了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令,通过隐藏输出加快速度,向Jupyter Notebook添加其他功能,等等!
在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?
Microsoft Office 被广泛用于商务和运营分析中, 其中 Excel 尤其受欢迎。Excel 可以用于存储表格数据、创建报告、图形趋势等。在深入研究用 Python 处理 Excel 文档之前,让我们先了解一些基本术语:
本次的练习是:如下图1所示,以Y/N的缩写形式表示一周中哪一天是工作日,哪一天休息,即Y表示那天是工作日,N表示那天休息,要求以简写的形式(即星期几的开头字母)输出一周中的工作日,如下图1中的结果列所示。
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来,人们开发了许多用于对象检测的算法,其中包括YOLO,SSD,Mask RCNN和RetinaNet。
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1) 对表格图片应用深度学习进行图像分割,分割的目的是对表格线部分进行标注,分割类别是4类:横向的线,竖向的线,横向的不可见线,竖向的不可见线,类间并不互斥,也就是每个像素可能同时属于多种类别,这是因为线和线之间有交点,交点处的像素是同属多条线的。
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