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AI摘要
本文介绍两种Excel删除重复值的方法：一是使用内置的数据操作命令；二是借助方方格子插件进行随机重复提取及唯一值保留。
今天小编和大家分享的是，Excel删除重复值并保留唯一值的2种操作方法比较
（方方格子插）
1.先看动图演示吧
2.在开始操作之前呢，我们首先需要选择标题行外所在的所有数据。
3.然后我们选择数据操作命令。
4.选择删除重复值的操作。
5.好了，弹出界面直接单击确定。
6.即可完成删除重复值的操作。
1.那我们也可以在选中数据区域的同时，选择方方格子按钮。
2.然后选择随机重复提取，唯一值得操作。
3.后来弹出界面，我们直接单击确定按钮。
4.直接选择结果存放的位置，并单击确定按钮。
5.好了即可完成操作。
如果经验帮到了你，请记得分享！
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《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
Microsoft Excel 教程：如何在 Excel 中筛选唯一值或删除重复值？
欢迎观看 Microsoft Excel 教程，小编带大家学习 Microsoft Excel 的使用技巧，了解如何在 Excel 中筛选唯一值或删除重复值。
Excel如何删除指定区域中重复值只保留一个
今天跟大家分享一下Excel如何删除指定区域中重复值并只保留一个 1.如下图单元格中含有部分重复单元格数据，现在我们想要将这些重复数据删除只保留一个。 2.首先我们选中全部单元格区域 3.然后点击下图选项（Excel工具箱，百度即可了解详细下载安装信息，本文这里就不做详细解说。） 4.点击【随机重复】，选择【删除重复值】 5.勾选【保留第一个】 6.最后点击【确定】即可完成 7.完成效果如下图所示
Excel 筛选重复值和删除重复值的异同
数据源： 三行数据都是日期，第一行是文本，第二行和第三行都是文本格式。 对比： 条件格式： 通过设置条件格式筛选重复值， 结果：可以看到第二行和第三行被认为相同的值。即，条件格式筛选重复值认为单元格内数值相同的即为重复值。 高级筛选： 通过数据-筛选-高级筛选，勾选仅显示唯一值。 结果：数据只剩余两行，说明筛选重复值，第二行和第三行被认为相同的值。即，高级筛选重复值认为单元格内数值相同的即为重复值。 删除重复值： 数据-删除重复值 结果：提示没有重复值。也就是删
excel中删除列重复值(每个值只保留一个作为唯一值)
一、选择需要删除重复值的列 二、数据–删除重复项，注意一次只选择一列 三、效果如下
EXCEL 如何删除重复值，并保留重复值的第一个选项
思路： 设置动态范围，并统计出现次数 判断：如果大于 > ，就显示“删除” 1 设置动态范围，并统计出现次数 为什么三个“1”出现次数不同？ 【答】—— 这是得益于 countif 的第一个参数—— $B$3:B3。我们往下拉的话会变成这样： $B$3:B3 $B$3:B4 $B$3:B5 选定区域的规律是，起始点（$B$3）保持不变，而终点随着行数变化（B3、B4、B5）。 知道了规律我们再回头看看表中的“出现次数”列的公式： 数据列 出现次数公式列 出现次数结果列 1 =
如何删除表格中一列重复值中的其他列值_职场技能：EXCEL如何快速找出并删除重复值，如何实现行列转换？...
一、 EXCEL快速找出重复值和删除重复值工作中，EXCEL表格数据有时会经常出现重复值，如果我们只需要显示重复值中的一个，那么如何快速找出其他多余的重复值并删除呢？下面就来给大家介绍一种非常简便的方法，希望能帮到您。A)如何查找重复值：1、 以一张员工业绩统计表为例，在其中1-5月的业绩数据中，找出重复的数值。如下图。2、选中需要统计的数据区域，如图A1-F10区域，选择菜单【开始】-【条件格式...
3种方法快速删除Excel重复值，小白也能学会！
Excel 批量去重技巧，一键搞定重复数据烦恼
execl筛选去重_Excel中如何去除重复值，保留唯一值
有些Excel表格使用时间长了，就出现了一些重复项，有整行内容重复的，也有部分内容重复的，就像下图左边的表格，有三个“张三”和两个“王五”，怎样变成右边那个没有重复项的表格呢？如果只有一部分列的内容重复，其他列的内容不重复的又怎么处理呢？怎样统计每个不重复项的个数呢？图1-1使用“删除重复项”功能首先选中所有数据，接着点击“数据”菜单——“删除重复值”——“确定”，这时Excel会告知你原始表中有...
Excel:删除一列中的重复值
year这一列有重复的年份，但是我想只保留一个重复值，怎么办? 解决办法：选中数据后，点击“数据”下的“删除重复值”，然后在弹出的对话框，只选择“year”列 结果如下： 但是有没有发现，默认是把重复项的第一重复行保留了。 但是我想保留重复区域的最后一行呢？怎么办。例如下表，我想删除代码里的重复代码，但只保留重复区域的最后一行，即 我想保留000102代码的2010年的行，和000198代码的2011行. 解决办法：善用排序 将“代码”和“year”列合并在一...
vue把json里的字段删除_关于重复值和非重复值的统计和删除，这些技巧你都懂了吗？...
最近这段时间有点奇怪，常常遇到学员问到Excel中重复值和非重复值相关的问题。索性今天我就归类总结一下在数据统计中跟“重复值”“非重复值”相关的问题。删除重复值将指定字段重复的数据删除，仅保留一条数据。这项操作比较简单，在Excel中通过“删除重复值”工具就可以实现。这种操作会将所有的重复数据只保留一个，不重复的数据全部保留。操作方法：1. 通过数据选项卡，选择“删除重复值”。2. ...
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