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数据结构 || 二维数组行存储和存储

问题描述: 设有数组A[n,m],数组的每个元素长度为3字节,n的值为1~8,m的值为1~10,数组从内存收地址BA开始顺序存放,请分别用存储方式和行存储方式求A[5,8]的存储首地址为多少。...解题说明: (1)为什么要引入以序为主序和以行序为主序的存储方式?...因为一般情况下存储单元是单一的存储结构,而数组可能是多维的结构,则用一维数组存储数组的数据元素就存在着次序约定的问题,所以就有了以序为主序和以行序为主序的存储方式。...)是a(0,0)的存储位置(即二维数组的起始存储位置,为称为基地址或基址);m是数组的总行数,L是单个数据元素占据的存储单元。...,L是单个数据元素占据的存储单元。

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Excel公式技巧67:条件将数据分组标识

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 如下图1所示的工作表,我们想使用数字将数据分成几组,其标准是:第1次出现笔记本且在区域A至第2次出现笔记本且在区域A之间的数据为第1组,标识为...1;第2次出现笔记本且在区域A至第3次出现笔记本且在区域A之间的数据为第2组,标识为2,依此类推。...公式中: AND(B3:B20=G3,C3:C20=H3) 判断是否同时满足B中的数值等于单元格G3中的值且C中的数值等于单元格H3中的值。如果满足则返回TRUE,否则返回FALSE。...小结:本文所讲述的技巧可用于构造辅助,从而方便实现重复数据的查找。 欢迎在下面留言,完善本文内容,让更多的人学到更完美的知识。

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Pandas | 如何新增数据

前言 在数据分析时,原始数据往往不能满足我们的需求,经常需要按照一定条件创建新的数据或者修改原有数据,然后进行后续分析。...本次我们将介绍四种新增数据的方法:直接赋值、df.apply方法、df.assign方法以及条件筛选后赋值。 本文框架 0. 导入Pandas 1. 读取数据数据预处理 2....条件筛选后赋值 0. 导入Pandas import pandas as pd 1. 读取数据数据预处理 # 读取数据 data = pd.read_csv("....astype("int32") -------------------------------------------------------------------------------- # 查看转化后数据...条件筛选后赋值 # 创建"Temperature_difference"空 data["Temperature_difference"] = '' # 为"Temperature_difference

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如何使特定数据高亮显示?

如何实现呢?还是要用到excel里的“条件格式”哦。...2.如何使特定数据行高亮显示? 首先,选定要进行规则设置的数据范围:选定第一行数据行后,同时按住Ctrl+Shift+向下方向键,可快速选定所有数据行。...然后在公式里输入公式:=$F2>20000,再单击下方的“格式”,对格式进行设置。在此处演示中,我选择填充黄色。...$F2,F2单元格前面的这个符号$,是绝对引用符号,表示锁定的意思,也就是锁定F,只根据F数据来进行判断,F列为绝对引用。 那为什么只锁定,而不锁定行呢?为什么F2这个“2”不锁定?...像这种只锁定而不锁定行,或只锁定行而不锁定的,在excel里又称为“混合引用”。 最终效果如下图所示: 只有薪水大于20000的数据行,才会被突出显示。

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seaborn可视化数据中的多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系的函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据中值为数字的元素,通过方阵的形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素的分布情况...函数自动选了数据中的3元素进行可视化,对角线上,以直方图的形式展示每元素的分布,而关于对角线堆成的上,下半角则用于可视化两之间的关系,默认的可视化形式是散点图,该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的,用法如下 >>> sns.pairplot...#### 4. hue hue参数用于分组变量的颜色映射,用法如下 >>> sns.pairplot(df, hue='species') >>> plt.show() 输出结果如下 ?...通过pairpplot函数,可以同时展示数据中的多个数值型元素的关系,在快速探究一组数据的分布时,非常的好用。

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问与答62: 如何指定个数在Excel中获得一数据的所有可能组合?

excelperfect Q:数据放置在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,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!)...Dim n AsLong Dim vElements As Variant Dim lRow As Long Dim vResult As Variant '要组合的数据在当前工作表的...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...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中,运行后的结果如下图2所示。 ? 图2

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【Python】基于某些删除数据中的重复值

=True) 按照多去重实例 一、drop_duplicates函数介绍 drop_duplicates函数可以去重,也可以去重。...subset:用来指定特定,根据指定的数据去重。默认值为None,即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...注:后文所有的数据操作都是在原始数据集name上进行。 三、按照某一去重 1 按照某一去重(参数为默认值) 按照name1对数据去重。...结果和按照某一去重(参数为默认值)是一样的。 如果想保留原始数据直接用默认值即可,如果想直接在原始数据删重可设置参数inplace=True。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复,默认保留第一条,故删除最后一条得到新数据。 想要根据更多数去重,可以在subset中添加

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使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列

一、前言 前几天在Python钻石交流群【瑜亮老师】给大家出了一道Pandas数据处理题目,使用Pandas完成下面的数据操作:把data中的元素,按照它们出现的先后顺序进行分组排列,结果如new中展示...new列为data分组排序后的结果 print(df) 结果如下图所示: 二、实现过程 方法一 这里【猫药师Kelly】给出了一个解答,代码和结果如下图所示。...这篇文章主要盘点了使用Pandas完成data数据处理,按照数据中元素出现的先后顺序进行分组排列的问题,文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示,一共6个方法,欢迎一起学习交流,我相信还有其他方法,

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