在VBA中通过计算x和y单元的平均值来减少矩阵中的行数和列数 - 腾讯云开发者社区

最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...QQ:2835809579 原题：定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：

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VBA变量5年踩坑吐血精华总结

我们来分析一下： image.png 可以看到：因为「行号」被我们写为「固定」的4，所以导致我们按下按钮，程序就只能计算第四行的相应单元格的运算结果。...其实，「变量」这个概念，我们在初中都已经能够运用的出神入化了，比如： image.png 这里面，我们通常称x为自变量，能够取任何变化的数字，而y（因变量）就会得到相应的计算结果。...我们用x代替，那么程序就变为： image.png 我们又知道，变量x的变化是依据「单元格B2」内容的变化而变化，也就是： image.png [备注] 在VBA中，「=」专业术语是「赋值」即...F1的值为 28，单元格H1的值为30，计算二者之间的值 image.png （6）最后，将二者的乘积赋值给「单元格F1」，并执行值写入操作 image.png 通过，以上我们使用VBA中的变量使我们的程序更加的灵活...y = x * Cells(3, 4)」 image.png （3）最后，将「y」值赋值给「单元格E5」也就是Cells(3, 5)，并同时执行数值写入操作 image.png 最终，程序就能够比较好的完成了

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使用NumPy介绍期望值，方差和协方差

在本教程中，你会了解基础的统计操作及其原理，和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。完成本教程后，你将知道：期望值，平均数（average）和平均值（mean）是什么，以及如何计算它们。...E[X]= sum(x1, x2, x3, ..., xn) .1/n 在统计学中，平均值或者说，算术平均值或样本平均值可以通过从域中抽取的实例样本进行估计。..._ x= sum from 1 to n (xi) .1/n 可以通过使用mean（）函数为NumPy中的矢量或矩阵计算算术平均数。下面的例子定义了一个6个元素的矢量并计算平均值。...[1 2 3 4 5 6] 3.5 mean函数可以通过分别指定axis参数（0或1）来计算矩阵的行或列的平均值。下面的例子定义了一个2×6矩阵并计算列和行的平均值。...与var（）函数一样，ddof参数必须设置为1，以计算无偏样本标准差，并且可通过分别将axis参数设置为0或1来计算列和行的标准差。下面的例子演示了如何计算矩阵行和列的样本标准差。

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Excel数据分析：从入门到精通

1.2 Excel数据分析的基础知识在开始使用Excel进行数据分析之前，你需要了解一些基本概念和操作技巧。...这些基础知识包括：单元格和范围：Excel中的单元格是指表格中的一个格子，由列和行交叉而成。范围则是指由多个单元格组成的一个区域，可以用“:”来表示。...1.3 Excel数据分析的基本操作在掌握了基础知识后，你可以开始进行Excel数据分析的基本操作，包括：数据输入：将数据输入到Excel表格中，并设置单元格格式和数据类型。...例如，你可以使用SUM函数计算某一列数据的总和，使用AVERAGE函数计算某一列数据的平均值，使用STDEV函数计算某一列数据的标准差等等。...你可以通过拖拽字段来设置数据透视表的行、列、值和筛选条件，从而快速生成数据报表和图表。 2.3 条件格式化条件格式化是一种在Excel中对数据进行可视化处理的方法。

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【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

print('数组a2的行数：', a2.shape[0]) # 获得行数，返回 2 print('数组a2的列数：', a2.shape[1]) # 获得列数，返回 5 print('获取矩阵...属性要获取narray对象的各维的长度，可以通过narray对象的shape属性；shape()中也可以传入数字0或数字1,分别用来获取数组的行数或者列数；矩阵的截取和python中的list相同，可以通过...np.exp(a)：对矩阵a中每个元素取指数函数,ex np.sqrt(a)：对矩阵a中每个元素开根号√x 矩阵的点乘：矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。...如：a.max()和a.min()其中，括号内我们还可以传入我们想要的参数，axis=1或者axis=0，分别表示获得每行的最大（小）值和获得每列的最大（小）值 平均值：获得矩阵中元素的平均值可以通过函数...同样地，可以通过传入axis=0和axis=1参数获得整个矩阵、行或列的平均值 方差和标准差：方差的函数为var(),方差函数var()相当于函数mean(abs(x - x.mean())**2),

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

，如a.tolist() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许...a是向量而b是矩阵，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。...算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...’)，plt.ylabel(‘y’)，plt.title(‘…’) 子图：plt.subplot(abc)，其中abc分别表示子图行数、列数、序号创建绘图组件的顶层容器：fig = plt.figure

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python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

() 创建数组：np.zeros((2,3))，或者np.ones((2,3))，参数是一个元组分别表示行数和列数对应元素相乘，a * b，得到一个新的矩阵，形状要一致；但是允许a是向量而b是矩阵...，a的列数必须等于b的列数，a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。...算术平方根，a为浮点数类型：np.sqrt(a) 对数：np.log(a) 修剪数组，将数组中小于x的数均换为x，大于y的数均换为y：a.clip(x,y) 所有数组元素乘积：a.prod()...np.cov(x)，np.cov(x,y) 计算矩阵的迹（对角线元素和）：a.trace() 相关系数：np.corrcoef(x,y) 给出对角线元素：a.diagonal() 四、线性代数估计线性模型中的系数...’)，plt.ylabel(‘y’)，plt.title(‘…’) 子图：plt.subplot(abc)，其中abc分别表示子图行数、列数、序号创建绘图组件的顶层容器：fig = plt.figure

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Python让Excel飞起来：使用Python xlwings实现Excel自动化

Excel中的单个单元格，其中x表示行，y表示列。...基本上，我们是在向单元格中写入字符串。这里，我们要在另一列中计算x轴的指数值。在下面的代码中，我们使用了“f-string”，这是从Python 3.6开始的一种改进的字符串格式语法。...然而，它需要一点VBA来允许Excel调用Python函数。 Python脚本让我们首先编写一个简单的Python函数，该函数生成10个随机数，然后将它们放在Excel工作表单元格A1中。...单击该按钮，将在单元格A1至J1中填充10个随机数，如下图11所示。...然而，VBA功能有限，使用xlwings，我们可以在Python中创建自己的用户定义函数。我们所需要的只是一个Python脚本，并在Excel中进行一些设置来实现。

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R语言数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

行名、列名)dim为维度，对数据框使用，输出(行数，列数)，nrow输出行数，ncol输出列数dim(df1)nrow(df1)ncol(df1)rowname输出行名，colname输出列名*注意没有...(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数，列数)的单元格df1[2,] #取出第二行的所有内容df1[,2] #取出第二列的所有内容，同df1$df1[...name，只取出列名有交集的merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") #test1与test3的共同列列名不一致，需要分别指出作为公共列的列名也可以借助...= ls())load(file = "soft.Rdata") #使Rdata中的向量出现在环境内，本身有名称，无需赋值矩阵和列表矩阵矩阵内所有元素数据类型必须相同*警惕因数据类型不同导致矩阵强制转换引起报错...="y.Rdata")class(y)# $不支持矩阵，因此不能在这里使用class(y[,1])mean(as.numeric(y[,1]))#矩阵只允许一种数据类型，单独更改一列的数据类型没有意义，

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Excel宏教程 (宏的介绍与基本使用)

除此之外，使用 VBA语言还有如下优点：1、VBA是一种通用程序语言，通过它不仅可以共享Microsoft相关的各种软件（如excel、 word、access）……，而且随着其它的一些软件（如大名鼎鼎的...AutoCAD2000）等对VBA的支持，这些软件也已进入到了VBA的控制范围；2、可以将用VBA编写的程序复制到Visual Basic中调试并运行，从而实现用Visual Basic来控制有关的应用程序...5、行与列：Rows、Columns、Row、Column Rows、Columns分别代表活动工作表、单元格区域范围Range、指定工作表中的所有行数、列数。...对于一个多选单元格区域范围Range的 Rows、Columns，只返回该范围中第一个区域的行数、列数。...可通过Rows(行号)、Columns(列号)来引用相应的行与列；如Rows(3)、Columns(4)分别对应第三行、D列。

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R语言笔记完整版

all,all.x,all.y:指定x和y的行是否应该全在输出文件. sort:by指定的列是否要排序....x和y是没有重复的同一类数据，比如向量集 is.element(x, y) 和 %n%——对x中每个元素，判断是否在y中存在，TRUE为x，y重共有的元素，Fasle为y中没有。...数组是多维的，dim属性设置维数 matrix(0, 3, 4)——0为赋初值，3行，4列，存储方式是先列后行！矩阵是二维的，用ncol和nrow设置矩阵的行数和列数。...a["name1","name2"]——矩阵以行和列的名称来代替行列的下标，name1是行名，name2是列名 rbind（）——矩阵合并，按行合并，自变量宽度应该相等 cbind...处理缺失数据na 1、将缺失部分剔除 2、用最高频率值来填补缺失值 3、通过变量的相关关系来填补缺失值 4、通过探索案例之间的相似性来填补缺失值

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Matlab入门(一)

isprime(n) # 判断n是否是素数，是返回1，否返回0. 3.变量及其操作计算机处理的数据都是存放在内存单元中的，而每一个内存单元都有一个唯一的地址，程序就是通过这个地址来访问对应内存单元的。...在如Matlab这种高级语言中，只需要给每个内存单元取一个名字，然后通过这个名字就能访问每个内存单元了。...5.矩阵元素的引用 1 通过下标来引用矩阵的元素 2 通过序号来引用：在MATLAB中，矩阵元素按列存储，即首先存储矩阵的第一列元素，然后存储第二列元素，一直到矩阵的最后一列元素。...reshape (A,m,n) 注意：reshape函数只是改变原矩阵的行数和列数，但并不改变原矩阵元素个数及其存储顺序。 A(:)将矩阵A的每一列元素堆叠起来成为一个列向量。...乘法运算：矩阵A和B进行乘法运算，要求A的列数与B的行数相等，此时则称A、B矩阵是可乘的，或称A和B两矩阵维数和大小相容。如果两者的维数或大小不相容，则将给出错误信息，提示用户两个矩阵是不可乘的。

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三个主要降维技术对比介绍：PCA, LCA,SVD

计算方差的公式用var(x)表示如下: 协方差量化了两组有序数据中对应元素相似的程度。用cov(x, y)表示变量x和y之间的协方差。xi表示第i维中x的值，而x柱和y柱表示它们各自的平均值。...优点降维：SVD允许通过只保留最重要的奇异值和向量来降低维数。数据压缩：SVD用于数据压缩任务，减少了矩阵的存储需求。降噪：通过只使用最显著的奇异值，奇异值分解可以帮助减少数据中噪声的影响。...数值稳定性：奇异值分解在数值上是稳定的，适合于求解病态系统中的线性方程。正交性：SVD分解中的矩阵U和V是正交的，保留了原矩阵的行与列之间的关系。...推荐系统中的应用：奇异值分解广泛应用于推荐系统的协同过滤。缺点计算复杂度：计算大型矩阵的完整SVD在计算上是非常昂贵的。...以下是关于何时使用每种技术的一般指导原则: 主成分分析：当目标是降低数据集的维数时。在捕获数据中的全局模式和关系至关重要的场景中。用于探索性数据分析和可视化。

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基于LSTM的股票预测模型_python实现_超详细

门机制是让信息选择式通过的方法，通过sigmoid函数和点乘操作实现。...—列表从后往前数第一列，即pred为预测值，Y为真实值(Label) #tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴（tensor的某一维度）上的的平均值 loss = tf.reduce_mean...同时在实际应用中，均方误差也经常被用为衡量模型的标准： 4、误差标准相对偏差是指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。...由表五可以看出，在data1和data2两个数据集中，LSTM单元数较小的情况下，forget_bias比较大时，预测效果较好，记忆更多相关信息。...， LSTM单元数 = 7 （7）、忘记偏置=0.4 ， LSTM单元数 = 14 七、结论针对以上实验，可以得知，在LSTM模型下的对股票收盘价预测值较为准确和稳定。

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【从零学习OpenCV 4】图像像素统计

这里我们见到了一个新的数据类型Point，该数据类型是用于表示图像的像素坐标，由于图像的像素坐标轴以左上角为坐标原点，水平方向为x轴，垂直方向为y轴，因此Point(x,y)对应于图像的行和列表示为Point...(列数，行数)。...对于坐标中x、y、z轴的具体数据，可以通过变量的x、y、z属性进行访问，例如Point.x可以读取坐标的x轴数据。...int rows = 0 3. ) cn：转换后矩阵的通道数。 rows：转换后矩阵的行数，如果参数为零，则转换后行数与转换前相同。 ?...(3.6) 我们在代码清单3-12中给出了利用上面两个函数计算代码清单3-9中img和imgs两个矩阵的平均值和标准方差，并在图3-8给出了程序运行的结果。

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Python动态图见得多了？Excel：亦可赛艇！我可是身经百战了

（1）offset函数该函数是实现样例动态图的核心要素，让我们看看函数的官方提示，简单来说其 5 个参数就是：OFFSET（起始位置，向下偏移行数，向右偏移列数，向下选取行数，向右选取列数）。...（2）开发工具-表单控件但如果想要动态地修改 OFFSET 返回区域，还需要将其偏移、选取相关的参数绑定到单元格，通过修改单元格的值，来修改函数内部参数。...要手动输入来修改单元格的值也很麻烦，这时就要来到开发工具菜单栏（若没有这项则需要在 Excel 选项中 call 出来），找到表单控件，本次笔者选用的是滑块。...再添加一个日期段，用作折线图的X轴（4）图表数据源关联最后设置图表和数据的关联，先插入一个空的折线图。右键选择数据，添加Y轴数据。...例如A厂的数据，在系列值处填写之前设置的名称，SSS能源和XX重工同理。在右侧水平轴标签编辑X轴，填写之前设置的名称。此时已经可以通过操作滑块来实现动态修改折线图的效果。

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奇数值单元格的数目（难度：简单）

另有一个二维索引数组 indices，indices[i] = [ri, ci] 指向矩阵中的某个位置，其中 ri 和 ci 分别表示指定的行和列（从 0 开始编号）。...请你在执行完所有 indices 指定的增量操作后，返回矩阵中奇数值单元格的数目。...三、解题思路 3.1> 解法1：对矩阵中元素做奇偶打标识具体思路是，每次操作如果影响了矩阵某个元素的值时，为了作为记录，将该元素的坐标（x, y）作为key，将该元素的具体值作为value，保存到map...具体操作如下所示：该解法通过我们推导出来的公式，可以不再需要解法1中的map去存储每个单元格或元素的坐标与具体值了。只是通过行列奇偶就可以计算出来技术单元格。执行速度也快了很多。...1 : -1; // 计算【奇数列】的个数 } // 【奇】行数 * 【偶】列数 + 【奇】列数 * 【偶】行数 return rowNum * (n - columnNum)

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【机器学习】集成模型集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

在这种方法中，我们从所有模型中取平均值作为最终预测。平均法可用于在回归问题中进行预测或在计算分类问题的概率时使用。例如，在下面的情况中，平均法将取所有值的平均值。...第四步：通过对所有决策树的预测求平均来计算最终预测。注意：随机林中的决策树可以构建在数据和特征的子集上。...第四步：通过比较预测值和实际值来计算误差。第五步：在创建下一个模型时，会给预测错误的数据点赋予更高的权重。第六步：可以使用误差值确定权重。例如，误差越大，分配给观察值的权重越大。...，剔除X阵和y阵中有着极端值的各行数据（因为X和y阵在水平方向上是一致的，所以要一起删除同样的行）。...100 > 99.94: #判断某一列是否将产生过拟合的条件： #截取后的特征矩阵有len(X)列，如果某一列中的某个值出现的次数除以特征矩阵的列数超过99.94%，即其几乎在被投影的各个维度上都有着同样的取值

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【深度】解析深度神经网络背后的数学原理

此外，每个单元有自己的参数集需要学习，包括权重向量和偏差，分别用 w 和 b 表示。在每次迭代中，神经元基于本轮的权重向量计算向量 x 的加权平均值，再加上偏差。...我们将整合每个单元中的计算，进行向量化，然后写成矩阵的形式。为了统一符号，我们选取第 l 层写出矩阵等式，下标 i 表示第 i 个神经元。...图五单层神经网络注意一点：当我们对单个单元写方程的时候，用到了 x 和 y-hat，它们分别表示特征列向量和预测值。但当我们对整个层写的时候，要用向量 a 表示相应层的激活值。...用 for 循环来表示很低效，因此为了加速计算速度我们使用了向量化。首先，将权重向量 w 的转置堆叠成矩阵 W。相似地，将各个神经元的偏差也堆在一起组成列向量 b。...学习过程其实就是在不断地更新参数 W 和 b 的值从而使损失函数最小化。为此，我们运用微积分以及梯度下降的方法来求函数的极小。在每次迭代中，我们将分别计算损失函数对神经网络中的每个参数的偏导数值。

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python的numpy入门简介

y np.abs(z-a).argmin() z为数组，a为数，找出数组中与给定值最接近的数利用数组进行数据处理数学和统计方法 • 数学和统计方法类型说明 sum() 对数组中全部或某轴向的元素求和...intersect1d(x, y) 计算x和y中的公共元素，并返回有序结果。 union1d(x, y) 计算x和y的并集，并返回有序结果。...in1d(x, y) 得到一个表述"x的元素是否包含于y"的布尔型数组 setdiff1d(x, y) 集合的差，即元素在x中且不在y中 setxor1d(x, y) 集合的异或，即存在于一个数组中但不同时存在于两个数组中的元素...] print arr.take(inds, axis = 1) # 按列take 拿到第2,0,2,1列的数据矩阵例题分析距离矩阵计算给定m × n阶矩阵X，满足X = [x1 , x2 ,...j) ** 2 • 方法2：利用dot计算Dij • d = X[:, i] - X[:, j] • D[i, j] = numpy.dot(d, d) 例题分析距离矩阵计算 • 方法3：减少dot

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C语言：定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。

VBA变量5年踩坑吐血精华总结

使用NumPy介绍期望值，方差和协方差

Excel数据分析：从入门到精通

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

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【机器学习】集成模型集成学习：多个模型相结合实现更好的预测

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