excelperfect 条件格式是有趣的，特别是使用公式并链接条件到单元格中时。下面是使用公式的条件格式的一些说明： 1.条件格式意味着如果条件满足应会应用设定的格式。...2.评估为TRUE或FALSE的逻辑测试会应用到单元格区域。 3.对于单元格区域中的每个单元格，评估测试，如果测试结果为TRUE，该单元格应用格式；如果测试结果为FALSE，该单元格不应用格式。...4.评估为TRUE或FALSE的逻辑公式可以用于创建条件格式。 5.条件格式可以使用非数组公式和数组公式。 6.条件格式是易失性的：经常重新计算，减慢整个工作表的计算时间。...7.使用公式创建条件格式的步骤： （1）选择单元格区域。 （2）打开“条件格式规则管理器”对话框。...单元格D18中的数组公式计算得到指定的时间并作为条件格式的辅助单元格。 ? 图2 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。
可以使用下列方法来实现： 1.筛选 2.高级筛选 3.使用辅助列的非数组公式 4.使用SMALL函数和INDEX函数的数组公式 5.使用AGGREGATE函数和INDEX函数的数组公式 关于上述5种方法的要点如下...2.当单元格中的条件改变时，公式能够即时更新。 3.使用辅助列的非数组公式解决方案比数组公式计算速度更快。 4.数组公式可能使用许多单元格引用、包含许多计算，因此可能要更长的计算时间。...2.基于全数据集的数组公式。这些公式是独立的，不需要额外的列辅助。对于这些公式，必须在公式内为与条件相匹配的记录创建一个相对位置数组。 ? 图1：需要提取两条记录，标准的查找函数对于重复值有些困难。...而ISNUMBER/MATCH函数组合运算更快且对于多个条件更容易构造。...图7：AND和OR条件，双向查找从日期和商品数列中获取数据 未完待续>>> 注：本文为电子书《精通Excel数组公式（学习笔记版）》中的一部分内容节选。
excelperfect 导语：本文为《精通Excel数组公式16：基于条件提取数据》的后半部分。 使用数组公式来提取数据 创建数据提取数组公式的技巧是在公式内部创建一个“匹配记录”相对位置的数组。...图9：使用数组公式提取满足条件的记录 对于Excel2010及以后的版本来说，还可以使用AGGREGATE函数的公式： =IF(ROWS(F12:F12)>7,"",INDEX(A20,AGGREGATE...下面是一个示例，如下图11所示，在单元格D3中是查找值，需要从列B中找到相应的值并返回列A中对应的值。 ?...图12：使用辅助列使公式更简单易懂 示例：提取满足OR条件和AND条件的数据 如下图13所示，需要提取West区域或者客户K商品数在400至1300之间的数据，使用的数组公式如图。 ?...4.有两种有用的方法来考虑数据提取公式：提取匹配一组条件的记录或数据；从单个查找值返回多个数据值。 注：本文为电子书《精通Excel数组公式（学习笔记版）》中的一部分内容节选。
，条件如下： 1....关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...不幸的是，在Excel中生成这种排列的数组绝非易事。在Excel中生成大型数组唯一现实的方法是通过使用ROW函数的公式构造。...由于仅对具有由四个非错误值组成的行感兴趣，因此首先将此数组传递给ISNUMBER并强制将结果布尔值TRUE/FALSE转换成为数字，从而： 0+(ISNUMBER(FIND({1,2,3,4},ROW(...2.不仅要理解Excel函数原理，而且要打好数学基础，这是灵活应用公式的一切。
下面是Excel的比较运算符： = 等于 不等于 > 大于 >= 大于等于 < 小于 <= 小于等于 在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式...我们知道，可以使用MIN函数来求一组数值的最小值，但是如何分离出每个城市并分别求出它们对应的时间最小值呢？ ?...图1 使用数组公式 Excel中没有一个MINIF函数来根据条件求相应的最小值，可以使用MIN/IF函数组合来实现。...将数据透视表顶部字段修改为相应内容并调整布局。 可以看出，数据透视表对于带有一个或多个判断条件的聚合计算非常方便，但是与公式相比，当源数据变化时，它不能立即更新，需要刷新才能更新其内容。...图8 我们在单元格F5中输入数组公式： =MIN(IF(A3:A13F2,IF(B3:B13=E5,C3:C13))) 其原理与前一个示例相同，只是条件判断中使用了“”号，表示NOT运算。
这篇文章将详细讲解COUNTIFS/SUMIFS函数的运行原理，特别是将包含多个作为条件的元素的数组传递给一个或多个Criteria_Range参数时。 先看一个示例，如下图1所示的数据。 ?...其实，这个公式返回的结果是：列B中是“Male”且列C中是“Sea lion”或者列B中是“Female”且列C中是“Mite”的数量。从图1所示的表中可以看到，仅第12行和第14行满足条件。...但是，如果我们想考虑这些交叉选项，那么怎样才能统计所有可能对应的条件？列B中是“Male”或“Female”而列C中是“Sea lion”或“Mite”，得出满足条件的数量为7的结果。...现在，如果我们试图给列D再添加一个条件，看看会发生什么。...这个数组是怎么来的？ 这里的关键是之前提到的元素“配对”。当两个（或多个）数组具有相同的“向量类型”（即要么都是单列数组，要么都是单行数组）时，Excel将对每个数组中相对应条件进行配对。
条件概率 上面这幅维恩图中，我们可以清楚的看到，在事件 B 发生的情况下，事件 A 发生的概率就是 P(A∩B) 除以 P(B)： 因此： 同理： 所以： 也就是： 最后这个公式就是条件概率公式...朴素贝叶斯推断 P(A|X) 表示 X 条件下 A 事件发生的概率，那么假设 X 具有 n 个特征，那么： 如果 n 个特征相互独立，那么可以进一步推导： 这个公式就是朴素贝叶斯推断，而他基于的基本假设...朴素贝叶斯公式的应用 假设我们统计一个门诊的接诊情况如下： 门诊接诊情况 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛...如果我们认为语句中，每个词出现的概率都是独立的，那么我们就可以应用朴素贝叶斯公式来计算给定的语句的分类概率了。 7.1....:param vec2Classify: 待分类的词条数组 :param p0Vec: 侮辱类的条件概率数组 :param p1Vec: 非侮辱类的条件概率数组 :param
回顾： Python数据分析之旅: 前戏 数据分析 | Numpy初窥 索引与切片 切片索引Numpy中选取数据子集或者单个元素的方式有很多，一维数组和Pyhon列表的功能差不多,看下图: ?...条件逻辑表述为数组运算 numpy.where函数是三元表达式x if condition else y的失量化版本,np.where的第二个和第三个参数不必是数组，它们都有可以是标量值，在数据分析中where...用于布尔型数组的方法 ? 数据唯一化及集合运算 Numpy提供了一些针对一维ndarray的基本集合运算，最常用的就是np.unique，它用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果: ?...数组的文件输入输出 Numpy能够读写磁盘上的文本数据或者二进制数据....见下章公式 最后 关于Numpy教程当前就做到这里，我下一篇会把整个知识点做一个知识网络图，以上只是Numpy的部分使用，如果单纯演示公式，意义不大。下一章，我把所有的公式补上，方便查阅.
接下来将为你深入剖析numpy.array的各个参数，并通过实际案例让你感受到它的魅力。...如果为False，并且满足某些条件，则不复制对象。这可以节省内存，但需要确保原始数据不会被修改。...三、array函数实例 1 创建一维数组 首先导入numpy库，然后用np.array函数创建一维数组，具体代码如下： 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组...首先，我们需要创建一个表示RGB值的NumPy数组：image_data = numpy.array([r, g, b])，然后应用公式进行转换即可。...首先，我们需要收集历史股票数据并使用numpy.array()将其转化为NumPy数组。然后，使用线性回归函数(如numpy.polyfit())来拟合数据并找到最佳拟合线。
2 numpy.where() 语法很简单，就像Excel的IF()。 第一个参数是逻辑条件Numpy，它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。 看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。...根据经验，你需要为每个return语句设置n个条件，这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中，以返回一个选项。...4、使用来自其他行的值 在这个例子中，我们从Excel中重新创建了一个公式： 其中A列表示id，L列表示日期。
/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分（differential） 表示形式 法则 常见导数公式...注：这里w表示为一个一维数组（或者向量、矢量（vector）） 注：一维数组：在数学上，可以理解为向量，表示多维空间上的一个点。...矩阵的并集运算， a1 * a2维矢量和b1 * b2维矩阵的外积是(a1 * a2) * (b1 * b2)为矩阵。...[40 80]] ''' 注：有没有发现matrix outer 是vector outer的并集。...拉格朗日乘子法和KKT条件 如果方程式 有不等式约束条件，拉格朗日乘子法和KKT条件提供了一种方法，可以计算(w, b) 关于拉格朗日乘子法和KKT条件，请看： 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange
现在我们找到直方图的最小值（不包括0），然后应用wiki页面中给出的直方图均衡化公式。但我在这里使用了Numpy中的掩膜数组概念。对于掩膜数组，所有的操作都是在非掩膜的元素上进行的。...你可以从Numpy关于掩膜数组的文档中读到更多关于它的信息。...，对其进行均衡并检查结果。...如果任何一个直方图仓超过了指定的对比度限制（在OpenCV中默认为40），在应用直方图均衡化之前，这些像素会被剪掉并均匀地分布到其他仓。在均衡化之后，为了消除瓦片边界的伪影，将应用双线性插值。...Numpy中的掩膜数组[2] 还可以查看这些关于对比度调整的SOF问题。 1. 我如何在OpenCV中用C语言调整对比度？[3] 2. 如何用opencv均衡图像的对比度和亮度？
此文将介绍一些主要的 NumPy 使用方法，以及在机器学习模型中应用数据前，NumPy 显示不同类别数据（表格、图像、文本等）的方式。 ?...创建数组 通过向NumPy 传递Python列表并使用“ np.array()”，就可以创建一个NumPy 数组（又名：强大的 ndarray）。在此案例中，Python创建的数组如下所示： ?...NumPy要求打印n维数组时，最后一个轴的转速要最快，而第一个最慢。这就意味着会如下呈现： ? 实际应用 以下为实用示例，均得益于NumPy的帮助。...公式 执行对矩阵和向量有效的数学公式是NumPy的关键应用之一。这也是NumPy成为科学领域 Python领域团宠的原因。例如，想想主要用于跟踪回归问题的监督式机器学习的均方误差公式： ?...在NumPy中执行这一公式轻而易举： ? 其优势在于，在NumPy 中， predictions和labels包含的值只有一个还是有一千个，这无关紧要（只要都是同样大小）。
，数组之间的任何算术运算都会应用到元素级。...条件逻辑表述 我们都知道 Python 中的三元表达式： x if condition else y 那如果我们有两个值数组分别表示 x 和 y，有一个布尔数组表示 condition，如何进行条件逻辑表述呢...：unique 用于找出数组中的唯一值并返回已排序的结果 # `unique 找出数组中的唯一值并返回已排序的结果` data_ints = np.array([2, 3, 1, 1, 2, 4, 6,...总结一下： NumPy 数组的四则运算 NumPy 数组的矩阵运算 条件逻辑表述 where 布尔判断、统计、排序、唯一化 前两小节属于运算中比较基础的内容，知道是什么、怎么用就可以了。...原创不易，欢迎点赞噢 文章首发：公众号【知秋小梦】 文章同步：掘金，简书 原文链接：《Hello NumPy》系列-运算与函数应用
我们将使用欧几里得公式进行此操作： 在此示例中，我们将看到通用函数的运行。 操作步骤 欧几里得公式定义了m和n索引。...创建包含以下索引的数组： m = np.arange(33) n = np.arange(33) 第二步是使用欧几里得公式计算勾股三元组的数量a，b和c。...但是，我们仍然需要找到符合问题条件的值。...我们将使用 Lena 图像作为数据源，并假装其中一些数据已损坏。 最后，我们将绘制原始图像，原始图像的对数值，遮罩数组及其对数值。...数组应用了随机的遮罩。
import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...NumPy 之美的关键在于，它能够将上述所有方法应用到任意数量的维度。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...在机器学习应用中，经常会这样：某个模型对输入形状的要求与你的数据集不同。在这些情况下，NumPy 的 reshape() 方法就可以发挥作用了。只需将矩阵所需的新维度赋值给它即可。...公式 实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ?
import numpy as np 01 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...NumPy 之美的关键在于，它能够将上述所有方法应用到任意数量的维度。 1....当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享的维度时，通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便的方法 T 来求得矩阵转置： ? 在更高级的实例中，你可能需要变换特定矩阵的维度。...07 实际用法 以下是 NumPy 可实现的有用功能的实例演示。 1. 公式 实现可用于矩阵和向量的数学公式是 NumPy 的关键用例。这就是 NumPy 是 python 社区宠儿的原因。...例如均方差公式，它是监督机器学习模型处理回归问题的核心： ? 在 NumPy 中实现该公式很容易： ?
Numpy这一块知识点技术公式比较多，死记硬背肯定是非常枯燥的，我不建议大家去死记硬背，我更建议大家去做一个自己的知识网络图. 不清楚的时候就去查资料....大家可以阅读原文使用我的链接来体验这个思维导图 发招了 Numpy 是高性能科学计算和数据分析的基础包,它有的部分功能如下 ndarray,一个具有失量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组...，子集构造和过滤，转换等快速的失量化数组运算 常用的数组算法，如排序，唯一化，集合运算等 高效的描述统计和数据聚合/摘要运算 用于异构数据集的合并/连接运算的数据对齐和关系型数据运算 将条件逻辑表述为数组表达式...(不是if else等分支的循环) 数据的分组运算(聚合，转换，函数应用等) 按照标准Numpy约定，我们使用numpy库 都有是这样的调用的import numpy as np Numpy的ndarray...:一种多维数组对象 Numpy最重要的一个特点就是其N维数组对象(即ndarray)，该对象是一个快速而灵活的大数据集容器. ndarray 是一个通用的同构数据多维容器，也就是说，其中所有的元素必须是相同类型的
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