MATLAB与Word/EXCEL混合使用 matlab软件通过notebook可以和word软件进行数据的交换。matlab中的notebook允许用户在word中编写程序，然后送到matlab软件中执行，最后将结果返回到word软件中。 1.notebook的安装 matlab的notebook制作的M-book文档不仅拥有word的全部文字处理功能，而且具备matlab无与伦比的矩阵计算和数据可视化功能。 notebook -setup 2.Excel Link Excel Link是Excel软件和
本期的需求，就是上面的内容，就像白茶说的那样，本身PowerBI是自带突出显示和交叉筛选的。但是往往我们接触的用户群体，还处于从Excel到BI的过渡期，习惯了Excel里面背景高亮的操作，那么在PowerBI中如何满足这个中国式报表需求呢？
历时365天，【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu，我们争取下周能内测，下下周能正式发布。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能，同时内测，等内测结束就发布。我们先新型散点图开始讲解。
上一篇总结了一些入门的知识内容，本文结合个人经验，总结编程软件方面的内容，对各种软件在量化上的应用做一个对比，供参考。首先我的观点是，没有最好的软件，只有最适用的领域，先明确自己想做的是什么，再选择最合适的软件。这不是一篇广告文，也不是百度复制粘贴的结果。
本次的练习是：下图1显示了一周中每天在不同时间段售卖的咖啡数量，现在要求周二和周四12点之后一共卖出的咖啡数量（这段时间卖出的咖啡数量如图中阴影所示）。
不知不觉，Excel图表插件EasyCharts已经面世两年啦，今天突然发现百度网盘中的下载次数居然达到近4万，在这里非常感谢大家对EasyCharts的厚爱。由于工作太忙，时间有限，很多用户的问题也未能及时回答与解决，实在抱歉。现将该软件开源到Github上，有兴趣的朋友可以进一步开发与使用。
这是由生信宝典团队开发的在线绘图工具，包括多种形式的热图、线图、柱状图、箱线图、泡泡图、韦恩图、进化树、火山图、生存分析等，这些都是基于R代码或简便封装的R脚本，简单，实用。即是人家已经把R代码写好了，就等你数据和设置了。
Excel（Microsoft office）是现在最常用的办公软件，主要涉及电子表格制作、数据处理、报表输出展示以及更高端的还有金融建模等；我们知道，在需要批处理多个Excel工作表以及工作簿的时候，需要用到一个自动化的利器：VBA。
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昨天发布第1篇连载后，受到了大家的热烈响应和鼓励。在此特别说明，这里发布的文章仅仅为学习笔记，略去了书中一些我认为无关紧要的文字，或者稍作修改，并且有些地方加上了我自己学习感悟，有兴趣的朋友可以对照原书研读。此外，如有侵权，留言告知，我会删除。
历时365天，【Excel催化剂】与【EasyShu】联手升级的Excel图表插件EasyCharts 2.0版本-EasyShu，即将面世。接下来我们会陆陆续续介绍插件的各种功能，同时内测，等内测结束就发布。我们先从与表格完美融合的类别型图表开始讲解。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
因为程序是为了实现对纯数值型Excel文档进行导入并生成矩阵，因此有必要对第五列文本值进行删除处理。
Excel 作为办公软件中使用最频繁的产品之一，是我们办公活动中必不可缺的一环。如果我们的系统中能够集成 Excel，相比会是我们一大亮点。
因此，从 PowerBI 中也就不存在导出矩阵了，因为我们可以在 Excel 中直接利用这些成果了，例如：
近日，PowerBI已经更新为度量值可以支持作为图像URL来进行解析，参考：PowerBI 2018 8月更新 一键导出PDF报告集合，这使得PowerBI在显示图标方面有了更多的可能性，本文来详细探讨这些可能性。
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。
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
import xlrd # 01.打开excel文件,创建一个文件数据对象 data = xlrd.open_workbook('/home/python/Desktop/excel/test1.xls') # print(data) # 02.获取一张表 # table = data.sheets()[0] # 1.通过索引获取 # table = data.sheet_by_index(0) # 2.通过函数获取索引 table = data.sheet_by_name('Sheet1')
Power BI 矩阵，是信息密度最大的图表，终端用户在使用时，希望导出数据时可以是所见即所得的。在 2021 年 11 月更新后，此功能终于上线，满足了用户历史上的需求。
现在web技术蓬勃发展，办公应用特别是excel都搬到了线上，比较流行的有腾讯文档，金山文档，石墨文档，google doc，属于企业服务。但是小型企业或者团队，如果想自己搭建一套在线表格系统呢？有没有开源的方案？
这里举个例子，有一个学生structure，包含姓名、邮箱、学号、成绩，应该如何创建这个structure
不管是Power BI中还是在Excel的Power Pbiot中使用DAX，都支持VAR变量的写法。变量的方法不仅提高了代码的性能，还能减少代码的重复使用带来的阅读不方便。 但是很多的新手朋友们在编写表达式的时候，使用变量可能会犯这样一个错误。来看看你是不是也有这样的习惯和问题。先来看一下数据模型。 比如，要计算每个大区的订单金额占所有大区订单总金额的占比。这是一个简单的度量值，新手朋友们有可能的一种编写的代码是： 订单金额占比 =VAR salestotal = SUM
5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
作为自动化测试人员，经常会遇到这样Selenium测试自动化场景：需要一次又一次地执行相同的测试用例，只是使用不同的输入和环境配置，从而使工作变得冗长且多余。
Hello, 各位勇敢的小伙伴, 大家好, 我是你们的嘴强王者小五, 身体健康, 脑子没病. 本人有丰富的脱发技巧, 能让你一跃成为资深大咖. 一看就会一写就废是本人的主旨, 菜到抠脚是本人的特点,
你已经学过Python了吗？如果没有，那么现在是最好的时间。Python是一种非常流行的编程语言，被包括Google和Facebook在内的许多大型科技巨头所使用。Python以其简单性和可读性而闻名。此外，各种成熟库(Python模块)的可用性使Python成为几乎所有类型软件开发(包括人工智能和机器学习)的首选。在这篇博客文章中，我将讨论学习Python的好处。
•XlsxWriter-操作Excel工作表的文字，数字，公式，图表等•win32com-有关Windows系统操作、Office（Word、Excel等）文件读写等的综合应用库•pymysql-操作MySQL数据库•pymongo-把数据写入MongoDB•smtplib-发送电子邮件模块•selenium-一个调用浏览器的driver，通过这个库可以直接调用浏览器完成某些操作，比如输入验证码，常用来进行浏览器的自动化工作。•pdfminer-一个可以从PDF文档中提取各类信息的第三方库。与其他PDF相关的工具不同，它能够完全获取并分析 P D F 的文本数据•PyPDF2-一个能够分割、合并和转换PDF页面的库。•openpyxl- 一个处理Microsoft Excel文档的Python第三方库，它支持读写Excel的xls、xlsx、xlsm、xltx、xltm。•python-docx-一个处理Microsoft Word文档的Python第三方库，它支持读取、查询以及修改doc、docx等格式文件，并能够对Word常见样式进行编程设置。
前言 生活的智慧，有时不在于多，而在于少。 同理适用于测试用例的管理中。 一. 热身：数一数你的用例数 随着互联网时代节奏的日益加快，许多产品都会在版本迭代中对功能做加法，于是累计的测试用例似乎都无可避免地越来越多。从小编自己的经验，作为测试人员，最开始设计测试用例的时候追求做到“全面”，导致我们的用例似乎也不知不觉中在做加法。你有没有思考过一个问题，你的产品总用例究竟有多少？而当下你是否也感受着用例多带来的效率不高的痛点？ 不妨坐下来，随小编一起打开这几个版本产品的总用例。你的用例是否也有以下几个问题中
当遇到指标众多的场景时，以前通常的处理方法基本采用逐步回归的思想。即判断各指标之间的相关程度，保留几个重要的指标， 剔除其它不重要的指标。相关方法有：三大相关系数计算法、多元线性回归法、随机森林法、灰色相关系数法等。
01 热身：数一数你的用例数 随着互联网时代节奏的日益加快，许多产品都会在版本迭代中对功能做加法，于是累计的测试用例似乎都无可避免地越来越多。从小编自己的经验，作为测试人员，最开始设计测试用例的时候追求做到“全面”，导致我们的用例似乎也不知不觉中在做加法。你有没有思考过一个问题，你的产品总用例究竟有多少？而当下你是否也感受着用例多带来的效率不高的痛点？ 不妨坐下来，随小编一起打开这几个版本产品的总用例。 你的用例是否也有以下几个问题中的任意一个： 1、用例量庞大：以笔者的用例为例子，每个版本
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019，Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
MMULT表示矩阵乘法（matrix multiplication）。学习过前面文章的朋友，可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
每月一次的 Power BI 更新如期而至，本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
为了提高效率，我们在平时工作中常会用到一些Python的效率工具，Python可以实现日常工作的各种自动化。
特点：xlwings 是开源且免费的，预装了 Anaconda 和 WinPython，可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel，通过宏从 Excel 调用 Python，并编写用户定义的函数（UDF 仅适用于 Windows）
比如R语言编程，简单的R代码调试，其实靠head，str，help函数即可。所以我从强调初学者应该是要至少把这3个函数敲1000遍以上。比如，群里有人问它的表达矩阵里面的探针ID，跟他准备好的探针ID与基因对应表格， 无法匹配，自己在Excel手动搜索，明明是每一个 探针都存在于准备好的探针ID与基因对应表格里面。
笔者认为要具备以下条件：一是理解业务数据，知道主要分析的指标及潜在的报表分析需求；二是对DAX表达计算逻辑、特性有一定的了解。
网上找了好多文章都没有提到这个东西，没有说明 wavedec2 函数各个返回值究竟是什么意思
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，(ﾉ´▽｀)ﾉ♪-》点击这里->一个宝藏级人工智能教程网站。
在本专栏第三篇博文中列举了熵权法的公式数学建模学习笔记（三）熵权法Excel实现，但用Excel实现的讲解视频已经无法观看，这篇博文就来用matlab实现熵权法，比excel手动操作更加方便。
社区的小伙伴们大家好，我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考，具体如下：
最理想的交付日期是昨天，其次是尽快。需求提出者都期待着需求尽快被实现，但瀑布模型已经不适合于现在，所以需求分优先级、分版本迭代交付。
语义分析，运用的范围相当广，例如可以通过一定语义算法科学地抽取文档的主题，可以发现文章中的重点词汇、研究文本的感情色彩等。本案例用Excel来做文档的语义分析。
如果你打开 PowerBI Desktop 从头创建一个报告，你会发现让你眼前一亮，本月更新已经使用了新的主题，而且不止一个哦，增加了很多。如果你是一个主题设计师，你会发现可以更加容易和快速地构建主题。不过罗叔不会展开这个，罗叔预测在主题的设计上，微软会提供设计器，而不是停留在手工编写 JSON 的，这不符合微软的调性。当然，对于 JSON 格式的编写，罗叔会专门开一个文章来介绍。这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择。DAX 驱动可视化 将在未来更加渗透到每个细节，在这方面，罗叔专门会开专题来分享其中的思想。值得一提的是，这块的内容由微软的实习项目实现，也体现了微软将一些任务分拆并合理利用资源的做法。
发现AUCell包使用了 GSE60361 数据集的单细胞转录组表达矩阵，是直接读取文本文件文件，代码具有学习价值，值得反复分享，如下：
还是先来介绍一下我的背景：昨天突然接到了这样的活，需要用python解析Excel中多个sheet文件的内容，并最终展示成格式化的json。一想，这个我拿手啊，记得shigen之前有一篇这样的文章：如何在终端查看excel内容，岂不是可以直接派上场了。然而事实是我大意了，我没有考虑到excel中存在的部分单元格是函数计算出来的情况。为了更好的说明问题，我先来模拟一个表格看看：
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