excelperfect Q：我有一个工作表，在单元格B1中输入有数值，我想根据这个数值动态隐藏行2至行100。...具体地说，就是在工作表中放置一个命令按钮，如果单元格B1中的数值是10时，当我单击这个命令按钮时，会显示前10行，即第2行至第11行；再次单击该按钮后，隐藏全部的行，即第2行至第100行；再单击该按钮，...则又会显示第2行至第11行，又单击该按钮，隐藏第2行至第100行……也就是说，通过单击该按钮，重复显示第2行至第11行与隐藏第2行至第100行的操作。...注：这是在chandoo.org的论坛上看到的一个贴子，有点意思。...A：使用的VBA代码如下： Public b As Boolean Sub HideUnhide() If b =False Then Rows("2:100").Hidden
题目 给你一个大小为 m * n 的矩阵 mat，矩阵由若干军人和平民组成，分别用 1 和 0 表示。 请你返回矩阵中战斗力最弱的 k 行的索引，按从最弱到最强排序。...如果第 i 行的军人数量少于第 j 行，或者两行军人数量相同但 i 小于 j，那么我们认为第 i 行的战斗力比第 j 行弱。 军人 总是 排在一行中的靠前位置，也就是说 1 总是出现在 0 之前。...mat = [[1,1,0,0,0], [1,1,1,1,0], [1,0,0,0,0], [1,1,0,0,0], [1,1,1,1,1]], k = 3 输出：[2,0,3] 解释： 每行中的军人数目...], [1,1,1,1], [1,0,0,0], [1,0,0,0]], k = 2 输出：[0,2] 解释： 每行中的军人数目： 行 0 -> 1 行 1 -> 4 行 2 -> 1...: def kWeakestRows(self, mat: List[List[int]], k: int) -> List[int]: # 通过遍历和count（1）组成一一对应数组
Python特别灵活，肯定方法不止一种，这里介绍一种我觉得比较简单的方法。...如下图，使用x == np.max(x) 获得一个掩模矩阵，然后使用where方法即可返回最大值对应的行和列。 where返回一个长度为2的元组，第一个元素保存的是行号，第二个元素保存的是列号。
插入操作将一个键值对存储到散列表中，而查找操作则根据给定的键在散列表中查找相应的值。这两种操作都是 O(1) 时间复杂度，这意味着它们都能在非常短的时间内完成。...当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么下一个空闲的单元将用于存储新的元素。...当一个元素被插入到散列表中时，如果当前位置已经存在另一个元素，那么新元素将被添加到链表的末尾。这种方法的一个优点是它能够处理更多的冲突，而且不会产生聚集效应。...考虑到散列表是按照键来快速计算（时间复杂度 O(1)）出对应值的内存地址，然后按照内存地址读取对应的值；又因为对于一个矩阵的元素访问操作而言，我们都是根据行列索引来获取对应位置的值。...，对应关系如下表所示： DOK 格式的稀疏矩阵的操作 散列表的操作 按照行列索引查找对应值 按照关键字查找对应值 按照行列索引修改对应值（非零元素改非零元素） 按照关键字修改对应值 按照行列索引修改对应值
输入：grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]] 输出：8 解释：矩阵中共有 8 个负数。...} } return count; } } 第一个for循环控制行,...第二个while循环来二分查找, 让Low=high 结束找到第一个负数开始出现的下标(此时 Low=high=第一个负数下标), 让count+(总长度-low)
另外，后面轨道中的矩阵也会根据第一个heatmap轨道中的分割情况进行分割。 如果在第一个热图轨道中没有应用聚类，则使用行的自然排序（即c（1，2，...，n））。...在环形布局中，x轴和y轴上的值只是数字索引。假设在一个扇形区域内有nr行和nc列的热图，热图行的绘制间隔为（0，1），c（1，2），...，c（nr-1，nr），热图列也类似。...单元/扇区的附加元数据列举如下，它们对于正确对应热图轨道非常重要。 CELL_METArow_dend或简称CELL_METAdend：当前扇区的树状图。如果没有进行聚类，则该值为NULL。...Boxplots被用来对应矩阵的行。...矩阵中的值是每个样本中DMR的平均甲基化水平。 expr：一个矩阵，其中的行对应于与DMR相关的基因（即与DMR最近的基因）。矩阵中的值是每个样本中每个基因的表达水平。
现在，我们对输入序列中的所有标记进行同样的处理，生成一组包含标记值及其位置的向量。 请将鼠标悬停在输入嵌入矩阵的各个单元格上，查看计算结果及其来源。...每个输出单元都是输入向量的线性组合。例如，对于 Q 向量来说，这是用 Q 权重矩阵的一行与输入矩阵的一列之间的点积来完成的。...这种缩放是为了防止大值在下一步的归一化（软最大值）中占主导地位。 我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。 最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...-1 1 2 3 -3 -2 -1 1 2 3 然后，我们用另一个带偏置的矩阵-向量乘法将向量投影回长度 C。...与自我关注 + 投影部分一样，我们将 MLP 的结果按元素顺序添加到输入中。 现在，我们可以对输入中的所有列重复这一过程。 MLP 就这样完成了。
j,Ai,j)，其中 i 是行下标，j 是列下标，Ai,j 是 A 中对应位置的值。...具体来说，可以将需要查找的元素作为键，将存储这些元素的数据结构作为值，然后将它们存储在一个哈希表中。这样，当需要查找某个元素时，只需要使用该元素作为键，通过哈希表的查找操作即可快速找到对应的值。...数据库操作：在需要对数据库进行访问的场景中，可以使用键值对数据结构来存储查询结果，避免重复执行查询操作，减轻数据库的负载。 在下图中，将单元格位置和对应的单元格值以键值对的形式进行了存储。...3.通过数组存储方式优化 在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。 存储的三个数组： 值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。 列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。
例如，在 CPU 缓存设计中，根据时间局部性原理，可以将最近访问过的数据或指令存储在缓存中，以便在需要时快速访问，从而避免从主存中读取数据所带来的延迟。...如图所示，我们可以发现 LIL 格式的稀疏矩阵虽然可以快速获取某一行的信息，但是它任意相邻两行的非零元素的列索引以及对应元素值并不是存储在一段连续的内存空间中，换句话说就是当缓存中的第 i 行非零元素的信息即将用完的时候...最后还是通过第 5 种实例化方法实例化一个稀疏矩阵，但是这里很明显和之前不一样的地方就是它第 1 行的列索引存在重复，出现了 2 次 0，在这里处理的方式是把一行中重复列索引的对应值相加，和 COO 格式的稀疏矩阵差不多...反过来之所以不行是因为可能存在重复 2 次的列索引，一个地方元素值为 1，另一个地方元素值为 -1，显然它们都不是 0，所以先消除零元素不能把它们消去，然后消除重复的列索引把它们加在一起又出现了零元素。...part 06、下回预告 BETTER LIFE 不同于 LIL 格式的稀疏矩阵把相邻两行的非零元素的列索引和元素值存储在内存的不同位置，CSR 格式的稀疏矩阵中相邻两行的非零元素的列索引和元素值在内存中是紧密相连的
执行该乘法的前提是左边矩阵的列数（每行的元素）必须等于右边矩阵的行数，否则就会报错。此外，根据矩阵乘法的定义，左乘和右乘也不一样，这一点我们需要注意。...=================================================== array([ 5, 7, 9, 11, 13, 19]) np.append() 同样可以将一个具体的数组添加到已有的数组中...按行堆叠即将需要的向量或矩阵作为新矩阵的一个行，按列堆叠即一个向量作为新矩阵的一列。...例如 A[i] 索引数组 A 中的第 i+1 个元素。...为了定义两个形状是否是可兼容的，NumPy 从最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中，如果两者的对应维度相同，或者其一（或者全是）等于 1，则继续进行比较，直到最前面的维度。
对于稀疏矩阵，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元来存放零元素，又要在运算中浪费大量的时间来进行零元素的无效运算。因此必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储（只存储非零元素）。...一维数组indptr（行偏移量）：包含了证书使得indptr[i]是data中元素的索引，它是行i中的第一个非零元素。...Len(indice)==len(data)==nnz 备注：列索引表示数值所在的列号，从0开始。 数组data：包含矩阵中的非零元素，以行优先的形式保存。...print(A) #运行结果： [[1 0 2] [0 0 3] [4 5 6]] 解析：第i行的列索引存储在indices[indptr[i]:indptr[i+1]]中,对应的值为...即例如第0行的列索引为indices[0:2]=[0,2]（第i行中非零元素的列索引组成的整数数组）,值为data[0:2]=[1,2];第1行的列索引为indices[2:3]=[2],值为data[
printf("%d\t", result[i][j]); } printf("\n"); } return 1; } 最近发东西比较频繁，因为我的图床写好了
文档模型 包含三种模型：布尔模型、向量空间模型、概率模型 2.1 布尔模型 布尔模型是建立在经典的集合论和布尔代数的基础上，根据每个词在一篇文档中是否出现，对应权值为0或1...通常利用检索单元作为线索，通过统计得到每个检索单元在相关的文档集（对应于某询）中出现和不出现的概率以及其在与该查询不相关的文档集中出现和不出现的概率，最终，利用这些概率值，计算文档与查询的相似度。...”技术，将词频矩阵转化为奇异矩阵（K×K） 4.1 奇异值分解 特征值分解是一个提取矩阵特征很不错的方法，但是它只是对方阵而言的，在现实的世界中，我们看到的大部分矩阵都不是方阵，比如说有...U和V是正交矩阵（UTU=I），S是奇异值的对角矩阵（K×K） 3.对于每一个文档d，用排除了SVD中消除后的词的新的向量替换原有的向量 4.用转换后的文档索引和相似度计算...是0.74对应了文档中出现了9次，rich是0.36对应文档中出现了3次； 其次，右奇异向量中一的第一行表示每一篇文档中的出现词的个数的近似，比如说，T6是0.49，出现了5个词，T2是0.22
， 其中列名称依次为A, B, C … …， 行名称依次为1, 2, 3 … … 举例一个比较极端的场景，在A1和ZZ2000单元格分别赋值，这样我们就需要一个2000行，26*26+26=702列的矩阵来表示它...但这是一种非常暴力的存储值的方法，这种方式下会消耗大量内容来存储毫无内容的单元格。 简单的来看一下它的复杂度： 占用空间：O(N2) 插入数据：需要破坏矩阵. 删除数据：需要破坏矩阵....通过键值对(Map, Dictionary)优化 在这种方法中，只有在单元格有值时，我们才将单元格的值和位置存储在一起，使用HashMap或者Dictionary这些数据结构可以很容易的做到.。...通过稀疏矩阵存储方式优化 在稀疏矩阵中，我们可以使用三个不同的数组来存储行索引、列偏移、和其中的值，而不是直接在二维矩阵中存储值。以这种方式按列压缩稀疏矩阵 存储的三个数组： 值 =>单元格中的值。...行索引=>单元格的行索引。 列偏移=>这里每个索引都代表列，并且该数组将行开始的索引值存储在 Row 数组中。
numpy.where(x,date==i)取出符合条件表达式的索引 numpy.take(x,indices)根据索引数组取出值数组 numpy.maximum(多个数组)每个数组的最大值组成一个数组...)创建矩阵,矩阵的行与行用分号隔开,也可以传入已有矩阵，但是不会创建副本 ....线性代数专用函数 np.linalg.eigvals()计算矩阵的特征值 np.linalg.eig()返回特征值和对应的特征向量的元组 np.linalg.svd()分解矩阵为三个矩阵的乘积...np.searchsorted(数组a,要插入的数组值)计算出不影响数组a的插入位置索引,再通过np.insert(a,索引，插入数组)就不影响原先数组的顺序 np.extract((a%2==...np.assert_array_less()比较一个数组每个元素是否大于另一个数组的对应索引的每个元素，抛出异常 numpy中要注意的几个地方: 切片不会复制原数组，而是生成原数组的视图
a[x==1] 使用布尔索引操作符 x==1，将布尔数组作为索引来选择数组 a 中满足条件的行。布尔索引操作会返回一个由满足条件的行组成的新数组。...使用布尔数组 x==1 作为索引操作符，将其作为索引来选择数组 a 中对应位置为 True 的行。...根据布尔数组 [False, True, False, True]，数组 a 中对应位置为 True 的行为第二行和第四行。...如果索引中有原来 DataFrame 中不存在的标签，那么对应的行将会被填充为缺失值。...然后，通过迭代读取文件的每一行，将每行的字符数添加到列表 L1 中，并将去掉换行符后的字符数添加到列表 L2 中。
②以列序为主（先列后行）：按照行号从小到大的顺序，依次存储每一列的元素 假设有一个 m 行 n 列 的二维数组，每个元素占S个存储单元 按行优先存储的查找方法： Loc(i,j) = Loc(1,1)...1)/2 + (i-1) 则令 k=j *(j-1)/2 + (i-1)，这就是存储上三角元素的一维数组的索引 上(下)三角矩阵存储元素和提取元素的过程和对称矩阵相同。...3、稀疏矩阵 稀疏矩阵是指其中有大量 0 元素，可以只保存这些非零元素以节省存储空间。 ①采用三元组存储法： 保存非零元素的 行值，列值， 和元素本身值。...例如有一个4 x 5的矩阵A 则对应的压缩矩阵为： 1 0 0 0 0 4，5， 6， //第一行一定为 m ， n ， 非零元素个数 0 0 12 0 0...使用十字链表压缩存储稀疏矩阵时，矩阵中的各行各列都各用一各链表存储，与此同时，所有行链表的表头存储到一个数组（rhead），所有列链表的表头存储到另一个数组（chead）中。
（basic 模式的 XLS 文件不支持范围选择） 【注】Excel A1 引用样式为行号用整数标识、列号用字母标识，比如 C3 就表示为第 3 行第 C 列对应的单元格；Excel R1C1 引用样式为行号...、列号均用整数表示，比如 R3C3 就表示为第 3 行第 3 列对应的单元格（R 即 row，C 即 column）。...） 1.3 举例 将电子表格中第一个工作表中在范围 [0.2,0.8] 之外的值设置为 0.2 或 0.8，并返回更改后的元素的索引。...【注】Excel A1 引用样式为行号用整数标识、列号用字母标识，比如 C3 就表示为第 3 行第 C 列对应的单元格；Excel R1C1 引用样式为行号、列号均用整数表示，比如 R3C3 就表示为第...3 行第 3 列对应的单元格（R 即 row，C 即 column）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
