13.5 使用 Excel 可视化数据

本章介绍如何使用F#和Excel进行数据可视化。利用.NET Framework提供的API,可以轻松地在Excel中展示复杂的数据,并利用Excel强大的GUI进行进一步的数据处理。此外,还介绍了.NET Framework 4.0中新的图表绘制库。

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13.5 使用 Excel 可视化数据

F# 为我们提供几乎无限数量的可视化数据的方法。我们可以使用标准的 .NET 库,比如 Windows Forms 或 WPF,也可以自己创建可视化,使用 DirectX 实现复杂的可视化,或者,使用许多现有的支持 .NET 的库中的某一个。在本章中,我们将使用稍许不同的方法,使用 Excel 表现数据。正如你将看到的,这是比较容易做到的,因为, Excel 可以使用 .NET 的 API 访问。使用 Excel 还有很多好处。有些操作使用 GUI 更易于实现,因此,一旦我们获得数据以后,就可以在 Excel 中执行最终的处理。此外,在世界各地都使用 Excel,这使得它有用发布格式。

注意

.NET Framework 4.0 (匹配 Visual Studio 2010 的版本),包括一个新的库,用于绘制图表,可以用在 Windows Forms、服务器端的 Web 应用程序,以及 Silverlight 中。这个库是完全托管的,所以,它可以直接从 F# 使用,就像其它 .NET 库一样。如果你需要在独立 F# 应用程序中显示图表,这个库绝对值得一看;在本书的网站上,你会发现其使用的例子。在这一章中,我们将关注交互动式和探索式方法,因此,会使用 Excel,这是一个用于交互式编程的重要工具。

Excel API for .NET 通过主互操作程序集 (PIA) 公开,随 Visual Studio 2008 一起安装,也可以单独下载。因此,如果遇到任何使用的问题,可以在本书的网站上找到链接。让我们迈出进行 Office API 的第一步。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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