不一样的课程表，不一样的Excle--用Excle进行设计(31):排版与字间距

最新推荐文章于 2013-07-04 14:35:20 发布
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本文探讨了字距和行距对阅读速度的影响。紧密排列的文字会加快阅读速度，而宽松排列则减缓阅读速度。文章建议正文字体大小应在7-10号之间，英文文本则在9-12号之间，以确保信息的有效传达。

字距和行距： 紧密排列的文字会使阅读速度加快反之则减缓阅读速度，可见字距和行距的重要性。文章的正文一般在7-10号字体大小之间；英文字通常在9-12号字体大小之间。这点不应当被忽视，因为会影响到信息传播。

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不一样的课程表，不一样的Excle--用excel进行设计(90): 从课程表谈数据界面设计
uibook的专栏
05-25 5732
引言  从课程表谈界面设计<br />微软发布的office2010组件中，将产品细分为学生版、教师版等，尤其是学生版中将课程表模板作为亮点呈现给用户，办公软件的应用更加具体，图1至图3就是课程表的下载模板。本文就借课程表为题，谈论一下软件的界面设计理念。<br />课程表是一个
不一样的课程表，不一样的Excle--用Excle进行设计(42):排序所演绎的数据逻辑
uibook的专栏
03-21 7603
排序所演绎的数据逻辑<br />数据系统中数据行进行排列组成数据表，作为“记录”的数据行都有一个主语关键字，除了具有方向感和长短外，数据行的位置是有顺序的，这与关键字的升序/降序有关，确定顺序的处理称为“排序”。<br />（一）排序的分类：<br />1.      升序：按照
一种数据展示方式，UI设计新颖，供大家参考
前端布道者
04-08 3153
这款设计主要是用于进行数据分析和对比，譬如，不同省份的一些不同月份的数据对比（图为China Telecom的一些假数据）。 设计取名为LatticeControl。 页面开始，每一个蓝色格子代表一个月份： 右侧的数据显示的是对应省份的营业额以及该省份在总体上的比例。 当鼠标经过某一项时，显示当前月份的信息： 点击某一个格子，当前节的对应项进行高亮显示，同时右侧
VFP_全面控制EXCEL
摩根船长
07-04 5874
VFP和Excel都可以用来进行处理数据库表格，如果巧妙地将二者的优点结合起来，将会大大方便我们的工作。比如我们可以利用VFP进行处理数据，而利用Excel的预览打印功能进行报表打印。这就需要我们在VFP中直接来控制Excel。下面就在开发VFP应用项目时对Excel的控制作一下介绍： *!* 1．创建Excel对象oExcel=Createobject("Excel.application")
在Excle表中-如何把重复数据进行标记.docx
12-17
在 Excel 表中标记重复数据：使用 COUNTIF 函数 在 Excel 表中，标记重复数据是非常重要的，特别是在数据分析和处理时。今天，我们将介绍如何使用 COUNTIF 函数来标记重复数据。 COUNTIF 函数是 Excel 中的一个 ...
计算机二级考试MS-Office考试题库--excle--有答案.docx
06-22
6. 工作表的复制、重命名和颜色更改：掌握复制工作表并进行编辑（如调整格式和重命名），以及如何通过颜色突出显示来管理不同的工作表。 7. 分类汇总功能的使用：利用Excel的分类汇总功能，可以快速计算每个班级的...
大学计算机基础-excle-公式与函数-整理.ppt
07-21
在深入探讨大学计算机基础课程中关于Excel公式与函数的整理之前，我们首先需要明确Excel在计算机科学和数据分析中的重要性。Excel是一个广泛应用于数据处理、分析和可视化的电子表格程序。掌握其公式和函数的使用...
CAD print.pdf
12-05
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install_dmt.apk
12-05
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【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
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知识星球智驾机器人技术前线内容同步项目是一个专注于自动驾驶与机器人领域前沿技术分享与交流的开源知识库致力于每日更新并系统化整理该领域的最新研究成果优秀论文深度解析工程实践方案.zip
12-05
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为区域科技创新体系选择新一代技术转移SaaS系统，需要关注哪些核心要点？.docx
12-05
聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。
MATLAB主动噪声和振动控制算法-对较大的次级路径变化具有鲁棒性
12-05
内容概要：本文介绍了一种基于MATLAB实现的MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性主动噪声和振动控制算法，该算法具备对较大的次级路径变化具有较强鲁棒性的特点。文中重点探讨了在实际应用环境中，当系统传递路径发生显著变化时，传统自适应控制算法可能失效的问题，并提出相应的解决方案，通过算法优化提升控制系统在动态环境下的稳定性与控制效果。该研究适用于需要高精度噪声与振动抑制的工程场景，如汽车、航空航天及精密仪器等领域。; 适合人群：具备一定信号处理与控制理论基础，熟悉MATLAB编程，从事噪声与振动控制、自动化、机电系统研发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于开发对环境变化敏感的主动噪声控制（ANC）系统；②提升在次级路径不确定性条件下的控制鲁棒性；③为相关领域的算法仿真与验证提供MATLAB代码参考与技术支持； 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码进行仿真实验，深入理解算法结构与参数调节机制，并可进一步扩展应用于多通道、非线性系统等复杂场景。
Nice Vibrations 4.1.1
12-05
手机震动插件，兼容Android和IOS，好用 适用说明：https://blog.youkuaiyun.com/LLLLL__/article/details/106500151
电商实战Python实现协同过滤推荐算法与销售数据分析可视化（附完整源码+详细注释）
最新发布
12-05
内容概要： 本资源属于电商系列实战项目，包含两个核心模块的Python源码： 推荐系统模块： 实现了基于用户(User-based)的协同过滤推荐算法，模拟电商“猜你喜欢”核心逻辑，通过计算用户相似度进行商品推荐。 数据分析模块： 模拟电商大促期间的销售数据，并使用Matplotlib库进行可视化展示，生成销售趋势折线图。 适用人群： 计算机/数据科学专业的学生、电商后台开发初学者。 使用场景： 课程设计、电商项目Demo演示、算法入门学习。代码注释清晰，下载即用。
ArcGIS挂图图边1170mm*870mm
12-05
ArcGIS挂图花边，纸张大小：1170mm*870mm。内图廓大小：1080mm*790mm 分为横竖两个图边，ai格式。让挂图瞬间上一个档次。
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）
12-05
内容面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究（Python代码实现）概要：本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开，重点探讨了如何在制造环境中构建具备强鲁棒性的机器学习集成计算框架，并提供了基于Python的代码实现。研究聚焦于应对制造业中常见的数据不确定性、噪声干扰和工况变化等问题，提出了一套集成化的计算流程，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习策略以及鲁棒性优化机制。文中强调通过多模型融合、异常检测、自适应学习等技术提升系统稳定性与泛化能力，适用于复杂工业场景下的预测、分类与质量控制任务。; 适合人群：具备一定Python编程基础和机器学习知识，从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI项目开发者。; 使用场景及目标：①应用于工业生产过程中的质量预测、故障诊断与能效优化；②构建抗干扰能力强的智能制造决策系统；③实现对多源异构工业数据的高效建模与稳定推理，提升生产线智能化水平。; 阅读建议：建议结合文中提供的Python代码实例，配合实际工业数据集进行复现与调优，重点关注集成策略与鲁棒性模块的设计逻辑，同时可扩展应用于其他工业AI场景。
time radiation temperature pressure humidity pv_power 2022-08-01 00:00:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 00:15:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 00:30:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 00:45:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 01:00:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 01:15:00 0 24.8 990 94.5 0 2022-08-01 01:30:00 0 24.6 989.2 92.7 0 2022-08-01 01:45:00 0 24.3 989.5 93.2 0 2022-08-01 02:00:00 0 24.1 989.7 94.1 0 2022-08-01 02:15:00 0 24.2 989.8 94.2 0 2022-08-01 02:30:00 0 24.2 989.8 93.5 0 2022-08-01 02:45:00 0 23.9 989.6 95 0 2022-08-01 03:00:00 0 23.9 989.5 96 0 2022-08-01 03:15:00 0 23.4 989.2 96.4 0 2022-08-01 03:30:00 0 23.4 989.6 97 0 2022-08-01 03:45:00 0 23.5 989.8 86 0 2022-08-01 04:00:00 0 22.7 991.1 80.8 0 对以上数据排版的excle文件（命名为光伏数据）在matlab中进行数据预处理，包括缺失值的填补和异常值的识别，对其中缺失值的填补使用三种方法并分别保存其结果，表明所用方法的专业名称
05-07
<think>嗯，用户给了一个关于在MATLAB中对光伏数据进行预处理的问题，需要处理缺失值和异常值，特别是用三种方法填补缺失值并保存结果，还要标明方法名称。首先，我得确认用户的数据结构，看起来是一个时间序列的数据，包含时间、辐射、温度、压力、湿度和光伏功率这些列。用户提供的示例数据中pv_power都是0，可能在实际情况中有缺失或异常的情况。 首先，处理缺失值。常见的填补方法有均值填补、线性插值和KNN填补。用户需要三种方法，所以得选这三个。然后，异常值检测，可以用isoutlier函数，比如用MAD或者3σ方法。不过用户可能希望具体说明方法，比如用Z-score或者移动中位数偏差？ 接下来，如何在MATLAB中实现这些步骤。读取Excel文件应该用readtable，然后检查各列的缺失值。对于填补，fillmissing函数支持'mean'、'linear'，而KNN可能需要自定义或者使用其他函数，比如knnimpute，不过MATLAB中可能没有直接的KNN函数，可能需要用第三方工具或者自己实现。或者，用户可能指的是使用fillmissing的'movmean'或者其他方法？需要确认。 另外，保存结果的时候，每种方法生成新的表，并写入不同的Excel文件或工作表。可能需要用到writetable函数，指定不同的文件名或sheet名。 异常值的识别部分，使用isoutlier返回逻辑数组，标记异常值的位置。用户可能需要将这些信息保存到表格中，或者生成报告。 然后，代码的结构大致是：导入数据，处理缺失值三种方法，检测异常值，保存结果。需要确保代码正确使用fillmissing的参数，特别是对于时间序列，线性插值可能需要按时间顺序处理，所以数据应该已经按时间排序。可能的疑问：数据是否已经按时间排序？用户的数据示例是按时间递增的，所以可能已经排序，但代码中是否需要先排序？可能需要添加排序步骤，比如根据时间列排序，确保插值正确。 另外，填补缺失值时，是否需要按列处理？比如对每一列单独处理。是的，fillmissing默认是按列操作的。 异常值检测可能需要逐列处理，使用默认的'median'方法，即基于中位数和MAD的方法，或者改为'mean'使用3σ。用户可能需要明确说明使用了哪种方法，比如在注释中提到。最后，保存结果时，三种填补方法的结果分别保存，可能需要三个不同的文件，或者三个工作表。用户示例中的Excel文件名为“光伏数据”，所以可能保存为不同的文件，比如“光伏数据_均值填补.xlsx”等。 现在，编写代码时需要注意这些步骤，并确保每一步都正确注释。另外，需要解释每种方法的专业名称，比如均值填补、线性插值、K-最近邻填补，并在代码注释中说明。可能的问题：在MATLAB中实现KNN填补可能需要使用其他函数，比如使用knnimpute来自生物信息学工具箱，但该函数可能已被弃用。或者，用户可能需要自己实现KNN填补，比如使用fitcknn或者计算距离矩阵。这可能比较复杂。如果时间不够，可能需要使用第三方工具箱或简化处理，比如使用fillmissing的'nearest'方法，但这不是KNN。需要确认用户的需求是否严格要求KNN，或者是否可以使用其他方法替代。如果必须使用KNN，可能需要编写自定义代码，或者建议使用其他方法。 在这种情况下，可能用户对三种方法的要求是：均值、线性插值和KNN。如果MATLAB没有内置的KNN填补函数，可能需要用其他方式实现，比如使用knnsearch查找最近邻的均值。或者，可能用户接受其他方法，如样条插值，但需要明确说明。假设用户确实需要KNN，可能需要查找相关实现方法。 不过，考虑到时间和复杂性，可能在示例中使用fillmissing的不同方法，比如'previous'、'linear'、'spline'，但这样可能不符合用户的三种方法要求。或者，用户可能指的三种专业方法是移动平均、线性插值和KNN，但需要确认。 综上，可能需要在代码中使用以下方法： 1.均值填补：fillmissing的'mean' 2.线性插值：fillmissing的'linear' 3. KNN填补：可能需要自定义函数，或者使用第三方工具 假设用户接受使用不同的方法，或者可能希望使用三次样条插值作为第三种方法，但需要明确说明。或者，可能用户希望用邻近填补，如用前后数据的均值填补，但名称可能不同。可能需要调整，比如第三种方法用样条插值，并说明专业名称。但用户明确要求三种方法，并标明专业名称，所以必须准确。 因此，可能的三种方法是： 1. 均值填补（Mean Imputation） 2.线性插值（Linear Interpolation）3. K-最近邻填补（K-NearestNeighbors Imputation） 但MATLAB中可能没有内置的KNN填补，因此需要自己实现。例如，对每个缺失值，找到同一行中其他特征的最近邻，或者按时间邻近的K个数据点进行填补。如果是时间序列数据，可能应该按时间邻近填补，而不是特征空间中的邻近。假设光伏数据的时间序列中，缺失值可能更适合用时间相关的填补方法，如线性插值或移动窗口均值，而KNN可能不太适用。但用户可能希望展示不同的方法，所以需要实现。 因此，可能需要分别处理： 对于均值填补和线性插值，直接使用fillmissing函数。对于KNN填补，可能需要按列处理，使用knnimpute函数，但该函数可能属于之前版本的Bioinformatics Toolbox，现在可能已不在。如果不可用，可能需要手动实现，例如，对于每个缺失值的位置，找到同一列中最近的K个非缺失值，取均值。例如，使用fillmissing的'movmean'，窗口大小为K，但这可能属于移动平均而非KNN。 或者，按时间顺序，对每个缺失值，使用前后K个点的均值填补。例如，对于某个缺失点，取前后最近的非缺失值的均值。这可能更接近时间序列的KNN填补。 总之，可能需要自定义代码来实现KNN填补。例如，对于每个缺失值的位置，查找该列中前后最近的K个非缺失值，计算其均值或加权平均。这可能比较复杂，但可以简化为使用邻近的样本。 例如，对于时间序列数据，可以向前和向后查找最近的邻居，使用线性插值可能已经覆盖这种情况，但KNN填补可能指的是跨特征的方法，即利用其他变量的相似性来选择填补值。这可能比较复杂。 由于时间限制，可能在示例中使用fillmissing的'nearest'方法，称为最近邻填补，但这可能属于单一样本的填补，而非KNN。或者，用户可能接受这种方法作为K=1的KNN填补。 因此，可能将第三种方法设为“最近邻填补”（Nearest Neighbor Imputation），使用fillmissing的'nearest'方法，并说明这是KNN的一种情况，当K=1时。这可能满足用户的需求，尽管专业名称可能有所不同。 综上，调整三种方法为： 1.均值填补（Mean Imputation）2. 线性插值（LinearInterpolation） 3. 最近邻填补（NearestNeighbor Imputation） 这样在MATLAB中都可以用fillmissing实现，避免复杂的自定义代码。然后，在解释中说明这些方法的专业名称，并保存结果。关于异常值的识别，使用isoutlier函数，默认基于中位数和MAD（方法为'median'），这对应于稳健的离群值检测方法，适用于非正态分布的数据。或者，可以指定'method'为'mean'，使用均值和标准差，即3σ方法。需要说明在代码中使用的是哪种方法，并在注释中注明。 最后，将处理后的数据保存为三个不同的Excel文件，每种方法一个文件，同时保存异常值标记的结果。 现在，整理这些思路，编写MATLAB代码，并添加详细注释，确保用户能够理解每一步骤。同时，在解释中说明每种方法的专业名称，并确保代码的正确性。</think>在MATLAB中实现数据预处理（含三种缺失值填补方法）及异常值识别的完整方案如下： ```matlab %% 数据导入 data = readtable('光伏数据.xlsx'); % 确保时间列被正确识别为datetime类型 data.time = datetime(data.time, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); %% 缺失值处理 - 三种方法 % 方法1：均值填补（Mean Imputation） data_mean = fillmissing(data, 'constant', mean(data{:,2:end}, 'omitnan'), 'DataVariables',@isnumeric); % 方法2：线性插值（Linear Interpolation） data_linear = fillmissing(data, 'linear', 'DataVariables',@isnumeric); % 方法3：移动窗口均值（Moving Average，窗口大小=3） data_moving = fillmissing(data, 'movmean', 3, 'DataVariables',@isnumeric); %% 异常值识别 % 使用MAD方法检测异常值（更适合非正态分布） [~, outliers] = isoutlier(data{:,2:end}, 'median'); outlier_table = array2table(outliers, 'VariableNames', data.Properties.VariableNames(2:end)); %% 结果保存 writetable(data_mean, '光伏数据_均值填补.xlsx', 'Sheet', '处理数据'); writetable(data_linear, '光伏数据_线性插值.xlsx', 'Sheet', '处理数据'); writetable(data_moving, '光伏数据_移动平均.xlsx', 'Sheet', '处理数据'); writetable(outlier_table, '异常值标记表.xlsx'); ``` 代码解释： 1. **数据导入**：使用`readtable`读取Excel文件，并确保时间列被正确识别为datetime类型 2. **缺失值处理**： - 均值填补：用各列均值填充缺失值，适合数据分布均匀的情况 - 线性插值：基于时间序列的线性插值，适合时间相关数据的连续变化 - 移动窗口均值：使用前后3个数据的移动平均，适合平稳时间序列 3. **异常值检测**：采用基于中位数绝对偏差（MAD）的稳健方法，比3σ法更抗干扰 4. **结果保存**：每个处理方法保存为独立文件，异常值标记单独保存 专业方法说明： 1. 均值填补（Mean Imputation） 2. 线性插值填补（Linear Interpolation） 3. 移动平均填补（Moving Average Imputation）
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