Excel VBA高效办公应用-第二章-Excel VBA编辑基础-Part4(VBA控制语句)

本文介绍了VBA编程中的基本控制结构,包括赋值语句、循环语句、判断语句及其他常用语句,并通过具体示例展示了这些控制结构的应用方式。

1. 赋值语句

Variable = expression


2. 循环语句

a. For...Next语句(在指定次数的情况下进行重复操作)

b. For Each ...Next语句(用于遍历集合中的每个元素重复元素,执行重复操作)

c. Do...Loop语句(不知道循环次数时使用起来事半功倍(反之,可使用For...Next或For Each ...Next语句))

   c1. Do While...Loop

   c2. Do Until ...Loop


3. 判断语句

a. If...Then...Else语句 (根据表达式的值进行判断)

b. Select Case语句 (根据表达式的值决定执行一系列固定的语句组合中的某一段语句)


4. 其他语句

a. With语句

b. While...Wend

c. Exit (用于退出Do...Loop, For...Next, Function, Sub或Property代码块)

d. End语句 (用于结束一个过程或块)

Option Explicit
Sub Questions()
Dim Question As String
    Question = "怎么去青年出版社吗?"
    'MsgBox函数用户输出对话框信息!
    MsgBox "我是李四,请问:" & Chr(10) & Chr(13) _
        & "你知道," & Question
End Sub
Sub ForNext()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer
'定义用于保存计算结果的整型变量
Dim Iy As Integer
    '为Iy赋初值
    Iy = 0
    For Ix = 1 To 100
        Iy = Iy + Ix
    Next Ix
    '把Iy计算结果赋予选中单元格
    ActiveCell.Value = Iy
    '输出提示信息
    MsgBox "计算结果为" & Iy & Chr(10) & Chr(13) _
         & "结果放到工作表中。"
End Sub

Sub ForEachNext()
'定义用于读取单元格内内容的变体型变量
Dim VarFontSt As Variant
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer, Iy As Integer
    '使用For...Next语句插入数据
    For Ix = 1 To 15
      For Iy = 1 To 7
    '把单元格的值设置成为其行与列值相加
          Cells(Ix, Iy).Value = Ix + Iy
      Next Iy
    Next Ix
    '使用For Each...Next语句改变字体颜色和大小
    For Each VarFontSt In Range("A1:D4")
    '为单元格的字体设置字体颜色
        VarFontSt.Font.ColorIndex = 7
    '为单元格的字体设置字体大小
        VarFontSt.Font.Size = 15
    Next VarFontSt
End Sub

Sub DoWhileLoop()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer
'定义用于保存循环次数的整型变量
Dim Iy As Integer
    '为变量赋初值
    Ix = 0
    Iy = 6
    '使用Do While……Loop语句计算循环次数
    Do While Iy > 3
        Iy = Iy - 1
        Ix = Ix + 1
    Loop
    '输出计算的循环次数结果
    MsgBox "此循环总共循环了 " & Ix & " 次!"
End Sub

Sub DoUntilLoop()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer
'定义用于保存循环次数的整型变量
Dim Iy As Integer
    '为变量赋初值
    Ix = 0
    Iy = 6
    '使用Do Until……Loop语句计算循环次数
    Do Until Iy = 3
        Iy = Iy - 1
        Ix = Ix + 1
    Loop
    '输出计算的循环次数结果
    MsgBox "此循环总共循环了 " & Ix & " 次!"
End Sub

Sub IfThenElse()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer, Iy As Integer
    '使用For……Next循环语句
    For Ix = 4 To 15
        For Iy = 4 To 7
        '判断单元格的值是否大小15
            If Cells(Ix, Iy).Value > 15 Then
        '如果单元格的值大小15,则改变其字体颜色
               Cells(Ix, Iy).Font.ColorIndex = 7
            Else
        '如果单元格的值不大小15,则在其后面添加“<=15”字符串
               Cells(Ix, Iy).Value = Cells(Ix, Iy).Value & "<=15"
            End If
        Next Iy
    Next Ix
End Sub

Sub SelectCase()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer, Iy As Integer
    '使用For……Next循环语句
    For Ix = 1 To 15
        For Iy = 1 To 3
            '使用Select Case语句判断单元格的值
            Select Case Cells(Ix, Iy).Value
            '如果单元格的值在2与7之间,则在其后面添加“%A”
            Case 2 To 7
                Cells(Ix, Iy).Value = Cells(Ix, Iy).Value & "%A"
            '如果单元格的值在7与11之间,则在其后面添加“%A”
            Case 7 To 11
                Cells(Ix, Iy).Value = Cells(Ix, Iy).Value & "%B"
            '如果单元格的值在11与15之间,则在其后面添加“%A”
            Case 11 To 15
                Cells(Ix, Iy).Value = Cells(Ix, Iy).Value & "%C"
            '如果单元格的值在15与18之间,则在其后面添加“%A”
            Case 15 To 18
                Cells(Ix, Iy).Value = Cells(Ix, Iy).Value & "%D"
            End Select
        Next Iy
    Next Ix
End Sub

Sub WithEndWith()
    '使用With语句,单元格区域为参数
    With Worksheets("Sheet1").Range("D12:G15")
        '把单元格的值都改变为200
        .Value = 200
        '把单元格字体设置成“斜体”
        .Font.Bold = True
        '为单元格设置底色
        .Interior.Color = RGB(255, 255, 0)
    End With
End Sub

Sub ExitStatements()
'定义用于循环的整型变量
Dim Ix As Integer, MyNum As Single
    '建立无穷循环
    Do
        For Ix = 1 To 1000
            '生成0到1000的随机数字
            MyNum = Int(Rnd * 1000)    '生成一随机数码
            '判断生成的随机数字
            Select Case MyNum
                '如果是19,退出 For...Next 循环
                Case 19: Exit For
                '如果是 29,退出 Do...Loop 循环
                Case 29: Exit Do
                '如果是 39,退出子过程
                Case 39: Exit Sub
            End Select
        Next Ix
    Loop
End Sub

Sub EndStatements()
    '定义两个变量,默认的情况下是变体类型
    Dim PasswordInput, PasswordSet
    '把12345字符串赋予PasswordSet变量
    PasswordSet = "12345"
    '把InputBox函数返回用户输入的密码字符串赋予PasswordInput变量
    PasswordInput = InputBox("请输入密码:")
    '判断输入的密码与设定的密码是否相等
    If PasswordInput <> PasswordSet Then
        '如果不相等,则弹出密码错误信息,并且结束本过程
        MsgBox "对不起,你输入的密码错误,请重新输入!"
        End
    End If
End Sub



后记:熟悉各种控制机构应该是编程的基本素养,感谢VBA学习,让我对编程有了更深层次的认识。


标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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