Q：我在列D的单元格中存放着一些数据，每个单元格中的多个数据使用换行分开，列E是对列D中数据的相应描述，我需要在列E的单元格中查找是否存在列D中的数据，并将找到的数据标上颜色，如下图1所示。 ?...图1 如何使用VBA代码实现？...A：实现上图1中所示效果的VBA代码如下： Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格中的数据并存放到数组中...，然后遍历该数组，在列E对应的单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组中的值，如果出现则对该值添加颜色。
一、程序编译的过程 ? 二、程序加载进CPU的过程 ? 三、CPU的组成 累加寄存器（AC） ：主要进行加法运算。 标志寄存器（PSW) ：记录状态，做逻辑运算。...程序计数器（PC） ：是用于存放下一条指令所在单元的地址的地方。 基质寄存器（BX） ：储存当前数据内存开始的位置。 变址寄存器 ：储存基质寄存器的相对位置。...通用寄存器（GPRs）:支持有所的用法。 指令寄存器（IR） ：CPU专用，储存指令。 堆栈寄存器（SP） ：记录堆栈的起始位置。 ? CPU是由四大部分所构成的：寄存器、控制器、运算器、时钟。...寄存器 CPU内部的内存，程序加载进CPU内部的寄存器中从而被用来解释和运行。 控制器 计算机的指挥中心，负责决定执行程序的顺序,给出执行指令时机器各部件需要的操作控制命令。...运算器 计算机中执行各种算术和逻辑运算操作的部件。 时钟 它是处理操作的最基本的单位，影响着指令的取出和执行时间。
excelperfect Q：数据放置在列A中，我要得到这些数据中任意3个数据的所有可能组合。如下图1所示，列A中存放了5个数据，要得到这5个数据中任意3个数据的所有可能组合，如列B中所示。...如何实现？ ? 图1 （注：这是无意在ozgrid.com中看到的一个问题，我觉得程序编写得很巧妙，使用了递归的方法来解决，非常简洁，特将该解答稍作整理后辑录于此与大家分享！）...A Set rng =Range("A1", Range("A1").End(xlDown)) '设置每个组合需要的数据个数 n = 3 '在数组中存储要组合的数据...Then lRow = lRow + 1 Range("B" & lRow) = Join(vResult, ", ") '每组组合放置在多列中...代码的图片版如下： ? 如果将代码中注释掉的代码恢复，也就是将组合结果放置在多列中，运行后的结果如下图2所示。 ? 图2
在计算机中，一般用IEEE浮点近似表示任意一个实数，那么它实际上又是如何表示的呢？ 下面的表达式里，i的值是多少，为什么？如果你不确定答案，那么你应该好好看看本文。...在单精度浮点格式（c语言的float）中，s，exp和frac字段分别为1位，8位和23位,而双精度浮点格式（c语言中的double）中，s，exp和frac字段分别为1位，11位和52位。...它在计算机中可以表示非法的数，例如计算根号-1时的值。...那么浮点数的数值范围和有效位是如何得到的呢？ 浮点数的数值范围计算 有了前面了基础，我们就可以来计算浮点数的数值范围了。...浮点数在内存中的存储 了解了这么多，我们来看一下一个小数究竟是如何在内存中存储的。以float f = 8.5f为例。其二进制表示为 ?
4 pandas基本功能 4.1-4.5见之前文章 4.6 排名 排名这个功能目前我用的不怎么多，但还是简单说明一下。排名用到了rank方法。...---- 5 描述性统计概述与计算 5.1 描述性统计和汇总统计 pandas对象有一个常用数学、统计学方法的集合，大部分属于规约和汇总统计，并且还有处理缺失值的功能。...2.000000 -2.500000 75% 4.500000 -2.250000 max 7.000000 -2.000000 对于任何方法，都有axis和skipna这两个参数，在具体情况中具体使用...计算百分比 ---- 5.2 相关性和协方差 相关性和协方差分别用到了corr和cov函数。...；利用corrwith来计算每一列对某一列的相关性，例如frame.corrwith(frame['two'])计算每一列对two列的的相关性，也可以传入axis='columns'逐行计算。
city','category','age','price']) 二、数据表信息查看 1、维度查看： df.shape 2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）： df.info() 3、每一列数据的格式...如何处理其他 axis(es) 上的索引。联盟内、 外的交叉口。 ignore_index︰ 布尔值、 默认 False。如果为 True，则不要串联轴上使用的索引值。...levels︰ 列表的序列，默认为无。具体水平 （唯一值） 用于构建多重。否则，他们将推断钥匙。 names︰ 列表中，默认为无。由此产生的分层索引中的级的名称。...prince的合计和均值 df_inner.groupby('city')['price'].agg([len,np.sum, np.mean]) 八、数据统计 数据采样，计算标准差，协方差和相关系数...df_inner['price'].std() 7、计算两个字段间的协方差 df_inner['price'].cov(df_inner['m-point']) 8、数据表中所有字段间的协方差 df_inner.cov
2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数， 通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。...答案2023-03-31： 题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。 如果s[i]!=s[j]，则有两种情况： 1.包含右边字符的回文子序列数量； 2.包含左边字符的回文子序列数量。...同时需要注意重复计算的空回文子序列数量。...在进行模运算时，直接对所有中间结果进行取模可能会导致整数溢出，因此可以在计算过程中每一步都进行取模操作，也可以使用Rust中提供的取模运算符%=。
作者 | 青暮 编辑 | 陈彩娴 “我认为现在是一个很好的时期，中国的计算理论已经有了很好的基础，在许多方向上站在了世界前沿。”...理论计算作为计算机科学的基础正蓬勃发展，机器学习理论、区块链技术、计算经济学和量子计算等理论计算中的新兴领域方兴未艾，逐渐走进大众的视野。...本次大会邀请了国内外诸多计算机科学领域的专家学者，旨在交流与讨论理论计算最新的发展， 同时对理论计算领域分支中备受关注的算法博弈论、区块链、多智体强化学习、机器学习理论、机器学习形式化理论和量子计算等问题进行深入的研究与探讨...在IJTCS举办期间，组织委员会跟ICALP 2020的会议主席、欧洲理论计算机协会（EATCS）的主席Artur Czumaj进行了深入交流，以了解一个顶级会议是如何成长起来的。...尽管有人说，现在的计算理论领域处于一个瓶颈状态，但邓老师不那么认为，“我认为现在是一个很好的时期。我们已经有了基础，而且与实际应用的相互推动上出现了很大的空间。”
2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数，通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。如果一个字符序列与它反转后的字符序列一致，那么它是 回文字符序列。...答案2023-03-31：题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。如果si!=sj，则有两种情况：1.包含右边字符的回文子序列数量；2.包含左边字符的回文子序列数量。...同时需要注意重复计算的空回文子序列数量。...在进行模运算时，直接对所有中间结果进行取模可能会导致整数溢出，因此可以在计算过程中每一步都进行取模操作，也可以使用Rust中提供的取模运算符%=。
03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？ ?...温馨提示：使用Pandas时，尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快。...导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据： ?...3、时间类型 PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。...每一步都是本着小而美（毕竟臭美也算美）和轻量的初心，和大家一起重新认识回顾这些模块，然后在接下来的案例实践中检验、巩固、沉淀这些操作与分析思路。
03 创建、读取和存储 1、创建 在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？ ?...温馨提示：使用Pandas时，尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快。...导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据： ?...3、时间类型 PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。...每一步都是本着小而美（毕竟臭美也算美）和轻量的初心，和大家一起重新认识回顾这些模块，然后在接下来的案例实践中检验、巩固、沉淀这些操作与分析思路。 本文完整案例数据，后台回复“pandas”即可获取。
在计算机系统中，浮点数是以一种称为浮点数表示法的形式来表示和存储的。浮点数表示法使用科学计数法的形式，将一个实数表示为一个值乘以一个基数的幂的形式。表示一个浮点数需要三个要素：符号位、尾数和指数。...具体的表示方法如下：符号位（1位）：用于表示浮点数的正负，0为正数，1为负数。尾数（23位或52位）：尾数是浮点数的有效数字部分，用二进制表示。单精度浮点数的尾数有23位，双精度浮点数的尾数有52位。...尾数是带有隐藏位的，即只保存尾数部分的有效位数，而隐藏位是假定的1，不保存在浮点数存储中。指数（8位或11位）：指数用于表示浮点数的大小范围。单精度浮点数的指数有8位，双精度浮点数的指数有11位。...浮点数的表示方法可以通过以下公式计算出实际值：(-1)^符号位 × (1 + 尾数部分) × 2^(指数部分 - 偏移值)通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的实数，并且能够维持一定的精度。...然而，浮点数表示法也存在精度问题，因为有些实数无法精确地表示为有限位的浮点数，会产生舍入误差。因此，在进行浮点数计算时需要注意精度损失的问题。
所谓调度器即是充当同一时间内对于多个任务进行分配，从而将任务有序列的调用执行。 我画了一张草图来辅助大家理解它的概念，假设此时 AsyncQueue 调度器同时最多支持处理两个并发任务。...没关系，接下来我们结合实际例子带你去看看它是如何在 Webpack 工作流中使用的。...AsyncQueue 本质上就是一款任务调度器，那么在 Webpack 中它是如何使用的呢，我们先来看一看它的用法。...实现任务调度器 上边我们谈到过 AsyncQueue 在 Webpack5 中的基础用法，这里我会完全将 AsyncQueue 和 Webpack 解耦，单独来聊聊如何实现一款任务调度器。...我希望的是当存在重复的 key 值时，我会用上一个相同 key 的处理结果来调用重复的 callback 即可，完全没有必要重新在进入队列处理一次。
均值，中位数和众数） 计算方差，标准差，协方差和相关性 执行数据离散化和量化 计算值的排名 计算序列中每个样本的百分比变化 执行滚动窗口操作 执行数据随机抽样 配置 Pandas 我们将使用标准的 Pandas.../apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00344.jpeg)] Pandas 选择了每一列，并独立计算了每一列的平均值...它以列名索引的序列中的值形式返回结果。 默认设置是将方法应用于axis=0，将函数应用于每一列。...数据的每一行都在文件中自己的一行中，每一行的每一列都以文本格式存储，并用逗号分隔每一列中的数据。 有关 CSV 文件的详细信息，请随时访问这里。...具体来说，您将学习： 整洁数据的概念 如何处理缺失的数据 如何在数据中查找NaN值 如何过滤（删除）缺失的数据 Pandas 如何在计算中处理缺失值 如何查找，过滤和修复未知值 对缺失值执行插值 如何识别和删除重复数据
a_name','bname']] ，里面需要是一个 list 不然会报错增加一列df['new']=list([...])对某一列除以他的最大值df['a']/df['a'].max()排序某一列df.sorted_values...（ Nan )，排序的时候会将其排在末尾 基本用法 数据表信息查看 df.shape维度查看df.info()数据表基本信息，包括围度、列名、数据格式、所占空间df.dtypes每一列的数据格式df[‘...b’].dtype某一列的格式df.isnull()是否空值df....city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。...，T 表示转置 计算列的标准差 df['pr'].std() 计算两个字段间的协方差 df['pr'].cov(df['m-point']) 计算表中所有字段间的协方差 df.cov() 两个字段间的相关性分析
1 数据结构的简介 pandas中有两类非常重要的数据结构，就是序列Series和数据框DataFrame.Series类似于NumPy中的一维数组，可以使用一维数组的可用函数和方法，而且还可以通过索引标签的方式获取数据...s3=df3['one'] #直接拿出数据框3中第一列 print("序列3： ",s3) print("序列3的类型：",type(s3)) print("----------------------...#当实际工作中我们需要处理的是一系列的数值型数据框，可以使用apply函数将这个stats函数应用到数据框中的每一列 df=pd.DataFrame(np.array([d1,d2,d3]).T,columns...，还提供了连续变量的相关系数（corr）和协方差（cov）的求解 df ?...虽然我不知道淘宝当天的数据，但是可以寻求外部数据，比如京东，京东的双十一销量是多少，是平时的多少倍，那么就用这个倍数去预估淘宝的。
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