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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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spring boot 使用ConfigurationProperties注解将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中

@ConfigurationProperties 是一个spring boot注解，用于将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中。...功能介绍：属性绑定：@ConfigurationProperties 可以将配置文件中的属性值绑定到一个 Java 类中的属性上。...通过在类上添加该注解，可以指定要绑定的属性的前缀或名称，并自动将配置文件中对应的属性值赋值给类中的属性。...类型安全：通过属性绑定，@ConfigurationProperties 提供了类型安全的方式来读取配置文件中的属性值。它允许将属性值直接绑定到正确的数据类型，而不需要手动进行类型转换。...当配置文件中的属性值被绑定到类的属性上后，可以通过依赖注入等方式在应用程序的其他组件中直接使用这些属性值。属性验证：@ConfigurationProperties 支持属性值的验证。

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2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果ar

2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里一直到arr大小固定...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。

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tidyverse

背景 Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr...《R 数据科学》电子书：https://r4ds.had.co.nz/ tidyverse 包重构了 R 语言处理数据的语法，比默认的 R 函数更加方便，相当于一套新的语法，使用起来更加方便...tidyr 与 dplyr 包是用 R 语言中用来处理各种数据整合分析的包，可以说是 R 数据整合的“瑞士军刀”，tidyr 包负责将数据重新整合，dplyr 包可以完成数据的排序，筛选，分类计算等都等操作...tidyr 之前的版本主要包含以下几个重要函数： gather：宽数据变成长数据； spread：长数据变成宽数据； unite：将多列按指定分隔符合并为一列...数据的整理是一个从数据框的统计结构（变量与观察值）到形式结构（列与行）的映射。

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2023-04-19：给定一个非负数组arr任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里然后新的arr继续，任何

2023-04-19：给定一个非负数组arr 任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 然后新的arr继续，任何两个数差值的绝对值，如果arr中没有，都要加入到arr里 一直到arr...我们首先观察题目，发现每次增加的差值都是 arr 中已有的数值之间的差值，因此我们可以考虑对 arr 中的数值进行拆分，把每个数值拆成其所有可能的因子。...例如，如果 arr 中有一个数值 num=20，则它的因子包括 1、2、4、5、10 和 20，我们可以将这些因子都加入到一个新的列表 factors 中。...接下来，我们可以根据 factors 中的元素计算出所有可能的差值，并放入到一个新的列表 diffs 中。注意，为了避免重复计算，我们只需要计算 diffs 中不存在的差值即可。...最后，我们可以将 diffs 中的元素加入到 arr 中，并对 arr 进行去重操作。如果 arr 不再发生变化，说明 arr 的长度已经固定，此时 arr 的长度即为最终结果。

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手把手教你用 R 语言分析歌词

帕雷莱斯（纽约时报） 在本教程中，该系列的第一部分，你将会使用整洁文本框架在一组歌词上使用文本挖掘技术。整洁数据集有一种特定的结构，其中每个变量是一列，每个观察是一行，每个观察单元是一个表。...Dplyr 提供了一个函数叫 glimpse() 会使你在转置视图中更容易地查看数据。 ? 第一个显而易见的问题是有多少个观察和列项？ ?...加入一些新的项 因为你的一个目标问题是寻找跨越时间的歌曲趋势，并且数据集包含着个人发行年份，你可以创建存储桶来以十年划分年份。使用 dplyr 的 mutate() 函数来创建新的 decade 项。...但是因为我们现在关注的是趋势，而且数据集上在 year 项有很多空白值，你将想要在第一张图表中过滤掉所有的发行年为 NAs 的数据。...使用 sample() 展示一个这些停止单词的随机列表，使用 head() 限制在 15 个单词。 ? 因此，在你将歌词标记为单词之后，使用 dplyr 的 anti_join() 函数删除停止单词。

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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

纵向数据具有两个特点，一是研究对象重复；二是观察值可能存在缺失值。...（变数、变量、变项）协变量（covariate）：在实验的设计中，协变量是一个独立变量(解释变量)，不为实验者所操纵，但仍影响响应。...里的不同观察是等相关的，并且是时间不依赖的autoregressive correlation：假设一个cluster里的不同观察是等相关的，假设一个cluster内的观察是时间依赖的unstructured...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...固定效应：具有特定的水平或值需要进行研究的主要变量，如尿蛋白等随机效应：患者分层结构：尿蛋白嵌套在患者内模型方程：GFR = 尿蛋白 + 患者 + 误差解释：解释固定效应，以了解尿蛋白的变化如何与GFR

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结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述 请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...（通过删除此观察值，估计的协方差矩阵的行列式的变化），库克的距离（影响），杠杆率（就独立预测变量的值而言，观察值有多不寻常？）...我们将创建一个新的图表，以显示杠杆率只取决于预测因素而不是因变量。...plot(T1,T2, T4, 3d(model) #使用我们先前的模型来绘制一个回归平面 使用相关矩阵的多元回归 现在我们将展示如何仅使用相关矩阵进行回归。

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一个框架整合大脑理论 3.1 自由能公式含义详解

在该方案中，通过压缩实现效率的提高：仅当信息未被预测时才需要处理；也就是说，只有在需要最小化预测误 差 （即找到一组能够对感官输入做出准确预测的信念）时，才会更新有关感官输入原因的信念。...就 本文而言，更重要的是，这种“第一代”主动推理框架并不是决策理论。换句话说，它没有解释我们 如何决定或计划将身体移动到哪里;它仅解释了一旦做出决定后如何使用预测编码装置来执行身体运动。...在每个时间点，代理接收观测值(oτ )，并且必须使用这些 观测值基于 “似然”映射来推断对状态的信念，该“似然”映射指定状态如何生成观测值p(oτ |sτ )。...通过这些类型的 策略，可观察到的结果使某些策略比其他策略更有可能实现。在下面的说明性模拟中，我们将使用这种 顺序策略来说明过去和未来如何承保策略选择。...图1中的“价态更新”面板描述了这些更新 （青色线表示稳定的更新精度值，黑色尖峰表示更新期间 的变化率），这与我们在这里有趣和有趣的愿望考虑有关。微妙的方式。

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【算法】机器学习算法实践 K均值聚类的实用技巧

第一步，随机初始化一组聚类中心（上面图2A中的X），或者说，是各组簇的中心。在开始之前，你可以将这些聚类中心设置在任何地方，但我们建议，在你对其初始化的时候，用与你设定的观察值相匹配的随机点。...您将依次利用这些类中心，来对你的观察值进行分组，将那些与类中心平均距离最近的观察值（图2B中的蓝色和绿色圆圈）确定一个聚类归属。...然后，以新的聚类中心为基准，找到的平均距离最近的观察值，并将其分配到新的簇（图2D） 您可以重复进行此过程：簇分配-查找平均距离-移动聚类中心，直到达到收敛。...那些分组在一起的观察值将被聚类，这样的话它们可以在输入中共享相似性（如由它们对同一聚类中心所表现出的接近度），你也为你的数据找到了一组合适的聚类方式。 你使用了多少组簇？...K均值聚类是一种有效的方法，可以为你的数据找到一个良好的聚类方式。 但仍然有一个问题，一开始你如何决定要使用多少组簇？

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如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？

图 2：预测不同环数的决策树路径 要预测鲍鱼的环的数量，决策树将沿着树向下移动直到到达一个叶节点。每一步都会将当前的子集分成两个。...图 4：使用 violin 图对一个观察样本绘制的贡献图（决策树），文末将附上 violin 图的基本概念与用法。 上面的图虽然有些信息，但仍然无法让我们完全理解一个特定变量对鲍鱼所拥有的环数的影响。...图 6：贡献与去壳后的重量（决策树） 扩展成随机森林 通过将许多决策树组成森林并为一个变量取所有树的平均贡献，这个确定特征的贡献的过程可以自然地扩展成随机森林。 ?...图 7：使用 violin 图对一个观察绘制的贡献图（随机森林） 因为随机森林固有的随机性，一个给定壳重值的贡献会有所不同。但是如下图平滑的黑色趋势线所示，这种增长的趋势仍然存在。...也就是说，不管效果如何，我们都不想给他们一个黑箱。当与政府和金融领域的客户做生意时，这就是一个很重要的要求，因为我们的模型需要通过合规性检查。

1.2K100

如何把时间序列问题转化为监督学习问题？通俗易懂的 Python 教程

这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...Shift 操作器可以接受一个负整数值。这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。...这种情况下，并不是时间序列不只有一组观察，而是多组（举个例子，气温和气压）。所有时间序列中的变量可被向前或向后 shift，来创建多元输入输出序列。更多详情下文会提到。...有了整个的函数，现在可以开始探索怎么用它。 一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。...举个例子： 运行这个例子会输出数据的新框架，显示出两个变量在一个时间步下的输入模式，以及两个变量一个时间不的输出模式。 取决去问题的具体内容。

2.5K70

开发 | 如何把时间序列问题转化为监督学习问题？通俗易懂的 Python 教程

这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。...Shift 操作器可以接受一个负整数值。这起到了通过在末尾插入新的行，来拉起观察的作用。下面是例子： 运行该例子显示出，新的一列的最后一个值是一个 NaN 值。...这种情况下，并不是时间序列不只有一组观察，而是多组（举个例子，气温和气压）。所有时间序列中的变量可被向前或向后 shift，来创建多元输入输出序列。更多详情下文会提到。...有了整个的函数，现在可以开始探索怎么用它。 一步的单变量预测 在时间序列预测中，使用滞后观察（比如 t-1）作为输入变量来预测当前时间不，是通用做法。...举个例子： 运行这个例子会输出数据的新框架，显示出两个变量在一个时间步下的输入模式，以及两个变量一个时间不的输出模式。 取决去问题的具体内容。

1.6K50

KVO编程指南

也可以手动实施合规性。 KVO合规性描述了自动和手动键值观察之间的区别，以及如何实现这两者。 接下来，你必须注册你的观察者实例Person；被观察实例也就是Account。...另外，您可以使用此一次性通知来确定观察者中某个属性的初始值。...如果该属性是一个对象，则直接提供该值。如果该属性是标量或C结构，则该值将包装在一个NSValue对象中（与键值编码一样）。...如果一个属性的值发生变化，那么派生属性的值也应该被标记为变化。 如何确保为这些相关属性发布键值观察通知取决于关系的基数。...多对多关系 您可以使用键值观察将所有子项（在此示例中为employees）的相关属性的注册母项（在本例中为Department）注册为观察者。

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解决Bongard问题：一种强化学习因果方法,2022

为了实现这一点，我们首先将每个BP分成图像元组q := (xi, xj)，通过取两个集合之间以及同一集合内所有可能的图像组合t ∈ BPi × BPi。...我们从一个BP的所有图像组合中进行采样，并为每对图像决定它们是否属于同一组。 图2显示了BP的一般RL设置。...我们的因果假设在图3中示意性地描绘。 我们将BP背后的想法描述为意图U，这是一个未观察到的混杂因素，因为在学习过程中我们不知道BP背后的意图。...在未观察到的真实设置中，如果我们有两个代理，遵循策略πt和πt，但受到Ut和Ut的混杂，我们不能使用从at ∼ πt(·|Ht)收集的数据来改进从at ∼ πt(·|Ht)采样的另一个策略，因为可能发生负迁移...我们进一步提出了未来工作的可能性，即如何将因果界限扩展到更好地适应CMAB： （1）创建新的界限，为我们提供关于一般BP结构的信息，可以使我们对来自同一BP的图像对的决策更加明智。

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python3用ARIMA模型进行时间序列预测

它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。 在本教程中，您将发现如何使用Python开发用于时间序列数据的ARIMA模型。...为了使时间序列平稳，使用原始观测值的差异（例如，从上一个时间步长的观测值中减去观测值）。 MA：  移动平均。一种模型，该模型使用观察值与应用于滞后观察值的移动平均模型的残差之间的依赖关系。...如果我们在训练数据集中使用100个观察值来拟合模型，则将用于进行预测的下一个时间步长的索引指定为预测函数  start = 101，end = 101。这将返回一个包含一个包含预测的元素的数组。...我们可以将训练数据集分为训练集和测试集，使用训练集拟合模型，并为测试集上的每个元素生成预测。 鉴于对差分和AR模型的先前时间步长依赖于观察结果，因此需要滚动预测。...执行此滚动预测的一种粗略方法是在收到每个新观测值后重新创建ARIMA模型。 我们手动在称为历史记录的列表中跟踪所有观察值，并且每次迭代都将新的观察值附加到该列表中。

2.2K20

python3用ARIMA模型进行时间序列预测

p=12260 ARIMA模型是一种流行的且广泛使用的用于时间序列预测的统计方法。 ARIMA是首字母缩写词，代表自动回归移动平均。它是一类模型，可在时间序列数据中捕获一组不同的标准时间结构。...为了使时间序列平稳，使用原始观测值的差异（例如，从上一个时间步长的观测值中减去观测值）。 MA： _移动平均_。一种模型，该模型使用观察值与应用于滞后观察值的移动平均模型的残差之间的依赖关系。...如果我们在训练数据集中使用100个观察值来拟合模型，则将用于进行预测的下一个时间步长的索引指定为预测函数 _start = 101，end = 101_。这将返回一个包含一个包含预测的元素的数组。...我们可以将训练数据集分为训练集和测试集，使用训练集拟合模型，并为测试集上的每个元素生成预测。 鉴于对差分和AR模型的先前时间步长依赖于观察结果，因此需要滚动预测。...执行此滚动预测的一种粗略方法是在收到每个新观测值后重新创建ARIMA模型。 我们手动在称为历史记录的列表中跟踪所有观察值，并且每次迭代都将新的观察值附加到该列表中。

1.3K20

非线性回归nls探索分析河流阶段性流量数据和评级曲线、流量预测可视化

使用流域面积比，通过将面积比与日流量相乘，日流量从一个流域转移到另一个流域： 其中， 是预测盆地 y 和时间 t 的流量， 是测量盆地 x 和时间 tt 处的流量，和 是盆地的面积比...## 为了将测量深度与IQ的流速测量结合起来 ## ＃＃我们需要插值测量深度到每分钟，因为深度是偏移。然后我们就可以连接这些数据。我们将使用线性插值。...nRMSE 是一个基于百分比的指标，用于描述预测和测量的排放值之间的差异： 其中 其中 Qt 是在时间 t 观察到的流量， 是 t 时刻的估计排放量，n是样本数， 和 是观察到的最大和最小排放量...由于观察到的水层中存在明显的不稳定流动，我们应用了琼斯公式（公式(2)")）。两个时间段都产生了 NSE 大于 0.97 和 nRMSE 小于 3% 的评级曲线，表明非常适合（表 2; 数字 3）。...nRMSE 小于 5%，这对于在该站获得的较小样本量来说可能是一个很好的结果，并且可能受到观察到的低流量方差的影响（表 2; 图 3). ## 设置数据框以将评级曲线拟合到 1697 ##幂函数 #

1.4K10

【算法】k均值和层次聚类

工作方式 首先我们会计算距离矩阵（distance matrix），其中矩阵的元素（i，j）代表观测值 i 和 j 之间的距离度量。然后将最接近的两个观察值组为一对，并计算它们的平均值。...通过将成对观察值合并成一个对象，我们生成一个新的距离矩阵。具体合并的过程即计算每一对最近观察值的均值，并填入新距离矩阵，直到所有观测值都已合并。...返回到步骤 1，计算新的距离矩阵，其中座头鲸与长须鲸已经合并为一项。...在树型图中，两个观察值越近，它们就越相似和密切相关。 通过树型图的结构，我们能更深入了解数据集的结构。...在上面的案例中，我们看到了两个主要的分支，一个分支是 HW 和 FW，另一个是 BD、RD、PW、KW。 在生物进化学中，通常会使用包含更多物种和测量的大型数据集推断这些物种之间的分类学关系。

1.5K100

视觉意识的主动推理模型

我们展示的模拟也是使用标准例程实现的(可通过开放访问获得;见软件说明),这将允许读者复制我们的结果,并为自己的目的定制这些模拟。...接下来,我们转向预期在视觉意识中的作用,并展示我们的模型如何扩展 GNW 理论的原始四向分类法,以包含在逐个试验的基础上操纵先前预期的范式——突出从这种扩展中出现的新预测。...我们将生成模型公式化为部分可观察的马尔可夫决策过程(POMDP 参见图 1)。POMDPs 对潜在变量和它们生成的观察值之间的离散转换进行建模。...一组 C 矩阵描述了代理人在每个时间点对观察的优先选择(每个结果模态一个矩阵),并量化了代理人喜欢或反对特定观察的程度。最后,关于初始状态的先验信念由一组 D 向量(每个隐藏状态因子一个)确定。...观察和隐藏状态被分解成单独的结果模态和隐藏状态因子,以允许在似然映射(A)中隐藏状态之间的交互。在分层模型中,如本文所采用的模型,第一层的隐藏状态作为第二层的观察值(见图 1)。

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