25、数据表格行操作全解析

数据表格行操作全解析

在数据处理和分析中,对数据表格的行进行各种操作是非常常见且重要的。下面将详细介绍数据表格行的添加、删除、选择、颜色和标记分配等操作。

1. 添加行

要添加行,可发送 Add Rows 消息并指定添加的行数,还能指定在哪个行之后插入新行。参数可以是数字或能计算出数字的表达式。
- 基本添加行操作

dt<<Add Rows(3); // 在数据表底部添加 3 行
dt<<Add Rows(3, 10); // 在第 10 行之后添加 3 行,将第 11 行及以下的行向下移动
  • 带赋值列表的添加行操作
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
dt<<Add Rows({:name="Peter", :age=14, :sex="M", :height=61, :weight=124});
add point = expr( dt<<addRows({:xx=x; :yy=y}) ); 
  • 多种添加行方式示例
dt = new Table("Cities");
dt<<NewColumn("xx
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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