JAVA实现EXCEL公式专题(六)——查找引用函数

JAVA实现EXCEL公式专题(二)——反射解析EXCEL函数 EXCEL存在着系统自带函数与用户自定义函数,系统函数如一些数字、字符、数组、日期、筛选等函数;自定义函数用户可以通过VBA进行设计。但是无论是哪种函数,都是动态确定的,不可能在代码中写死。那么,实际运行函数时就必须用到反射。          反射需要实现的功能就是:输入:方法名、参数类型、参数值  输出:函数结果。那么可用如下代码实现:import java.lang.reflect.Met 阅读详情
[java]  view plain  copy
  1. /** 
  2.  *  项目名称: 
  3.  *  文件说明: 
  4.  *  主要特点: EXCEL公式类型:查找公式 
  5.  *  版本号:1.0 
  6.  *  制作人:xxx 
  7.  *  创建时间:2013-12-3 
  8.  **/  
  9. package EXCEL;  
  10.   
  11. import java.util.Calendar;  
  12. import java.util.Date;  
  13.   
  14. /** 
  15.  * @author lcx 
  16.  * 
  17.  */  
  18. public class SearchFunctions {  
  19.   
  20.     /** 
  21.      * 返回指定数值在指定数组区域中的位置 
  22.      * @param lookupvalue 需要在数据表(lookup_array)中查找的值。 
  23.      * @param array :可能包含有所要查找数值的连续的单元格区域 
  24.      * @param type 表示查询的指定方式,用数字-1、0或者1表示。 
  25.      * @param type 为1时,查找小于或等于lookup_value的最大数值在lookup_array中的位置,lookup_array必须按升序排列: 
  26.      * 为0时,查找等于lookup_value的第一个数值,lookup_array按任意顺序排列: 
  27.      * 为-1时,查找大于或等于lookup_value的最小数值在lookup_array中的位置, 
  28.      * lookup_array必须按降序排列。利用MATCH函数查找功能时, 
  29.      * 当查找条件存在时,MATCH函数结果为具体位置(数值), 
  30.      * 否则显示#N/A错误。 
  31.      *  @return 
  32.      */  
  33.     public static int match(int lookupvalue,int[] array,int type)  
  34.     {  
  35.         int res=0;  
  36.         if(array==||array.length==0)  
  37.             throw new IllegalArgumentException("数组为空");  
  38.         //精确匹配  
  39.         if(type==0)  
  40.         {  
  41.             for(int i=0;i<array.length;i++)  
  42.             {  
  43.                 if(array[i]==lookupvalue)  
  44.                     return i+1;  
  45.             }  
  46.             throw new IllegalArgumentException("#N/A");  
  47.         }  
  48.   
  49.         //顺序匹配_正序匹配:在查找index的同时必须满足整个数组按照正序排列  
  50.         if(type>0)  
  51.         {  
  52.             if(lookupvalue<array[0])  
  53.                 throw new IllegalArgumentException("#N/A");  
  54.             for(int i=0;i<array.length-1;i++)  
  55.             {  
  56.                 if(array[i]>array[i+1])  
  57.                     throw new IllegalArgumentException("#N/A");  
  58.                 if(lookupvalue<array[i])  
  59.                     res=res>0?res:i;//已经找到了res 接下来就不用赋值了  
  60.             }  
  61.             if(lookupvalue>array[array.length-1])  
  62.                 res=array.length;  
  63.         }  
  64.   
  65.         //顺序匹配_正序匹配:在查找index的同时必须满足整个数组按照逆序排列  
  66.         if(type<0)  
  67.         {  
  68.             if(lookupvalue>array[0])  
  69.                 throw new IllegalArgumentException("#N/A");  
  70.             for(int i=0;i<array.length-1;i++)  
  71.             {  
  72.                 if(array[i]<array[i+1])  
  73.                     throw new IllegalArgumentException("#N/A");  
  74.                 if(lookupvalue>array[i])  
  75.                     res=res>0?res:i;  
  76.             }  
  77.             if(lookupvalue<array[array.length-1])  
  78.                 res=array.length;  
  79.         }  
  80.         return res;  
  81.     }  
  82.   
  83.       
  84.     public static int vlookup(int target,int[][] scan,int col)  
  85.     {  
  86.         if(scan.length==0||scan[0].length==0)  
  87.             return -Integer.MAX_VALUE;  
  88.         if(col>scan[0].length)  
  89.             return -Integer.MAX_VALUE;  
  90.   
  91.         for(int i=0;i<scan.length;i++)  
  92.         {  
  93.             if(target==scan[i][0])  
  94.                 return scan[i][col-1];  
  95.         }  
  96.         return -Integer.MAX_VALUE;  
  97.     }  
  98.   
  99.     public static int hlookup(int target,int[][] scan,int row)  
  100.     {  
  101.         if(scan.length==0||scan[0].length==0)  
  102.             return -Integer.MAX_VALUE;  
  103.         if(row>scan.length)  
  104.             return -Integer.MAX_VALUE;  
  105.   
  106.         for(int i=0;i<scan[0].length;i++)  
  107.         {  
  108.             if(target==scan[0][i])  
  109.                 return scan[row-1][i];  
  110.         }  
  111.         return -Integer.MAX_VALUE;  
  112.     }  
  113.       
  114.     public static int lookup(int target,int[] array1,int[] array2)  
  115.     {  
  116.         if(array1==||array2==)  
  117.             throw new IllegalArgumentException("#N/A:数组为空");  
  118.         if(array1.length!=array2.length)  
  119.             throw new IllegalArgumentException("#N/A:数组长度不匹配");  
  120.         int index=-1;  
  121.         for(int i=0;i<array1.length;i++)  
  122.         {  
  123.             if(target==array1[i])  
  124.             {  
  125.                 index=i;  
  126.             }  
  127.         }  
  128.         if(index<0)  
  129.             throw new IllegalArgumentException("#N/A:没有匹配项");  
  130.         return array2[index];  
  131.     }  
  132.       
  133.       
  134.     public static void main(String[] args) {  
  135.         /*******************测试查找引用函数*****************************/  
  136.         int[] a={25,35,45,55,65};  
  137.         int[] b={65,55,45,35,25};  
  138.         System.out.println(match(70,a,1));  
  139.         System.out.println(match(45,a,0));  
  140.         System.out.println(match(60,b,-1));  
  141.         System.out.println(match(55,b,-1));  
  142.           
  143.         int[][] scan=new int[][]{{7,17,117,1117},{8,18,118,1118},{9,19,119,1119}};  
  144.         System.out.println(vlookup(7,scan,3));  
  145.         System.out.println(hlookup(7,scan,3));  
  146.         System.out.println(lookup(35,a,b));  
  147.     }  
  148. }  
java操作excel,函数计算 java是不能提供java调用excel里的函数的,所以我提供这个例子,让大家参考,必须导入jxl.jar包哦! 立即下载

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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【粉丝福利社】Excel函数与公式应用大全for Excel 365 & Excel 2021(文末送书-完结)

Excel函数和公式在日常生活中的应用非常广泛,无论是在个人还是商业领域,Excel都是一个非常强大和常用的工具。财务管理:可以使用Excel函数和公式来创建预算表、跟踪支出和收入、计算利润和损益以及管理投资组合。数据分析:可以使用Excel函数和公式来分析和汇总数据,进行统计分析、趋势分析、数据可视化和报表生成。项目管理:可以使用Excel函数和公式来跟踪项目进度、计算任务完成时间、制定时间表和资源分配。

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java excel函数_JAVA实现EXCEL公式专题(四)——字符串函数

/*** 项目名称:* 文件说明: ExCEL公式类型:字符串公式* 主要特点:* 版本号:1.0* 制作人:刘晨曦* 创建时间:2013-12-3**/package EXCEL;/*** @author lcx**/public class StringFunctions {public static String right(String str,int len){if(len&...

weixin_39818550的博客 223

JAVA实现EXCEL公式专题(五)——数字处理函数

由于数字处理已经是非常常见的了,比如四舍五入、取整、整除等等,在这里不多说,上点简单的代码 /** * 项目名称: * 文件说明:EXCEL公式类型:数字公式 * 主要特点: * 版本号:1.0 * 制作人:xxx * 创建时间:2013-12-3 **/ package EXCEL; import java.util.Random; public class

lcx的专栏 3045

java解析excel公式_Java 添加、读取Excel公式

Excel是办公室自动化中非常重要的一款软件,具有强大的数据分析和处理功能。其中,Excel公式(包括函数)起了非常重要的作用。因此,掌握处理公式的能力有利于提高对Excel的应用水平,进而提高工作效率。本文将通过使用Java程序来演示如何添加、读取Excel公式。Jar文件获取及导入:方法1:通过官网下载获取jar包。解压后将lib文件夹下的Spire.Xls.jar文件导入Java程序。(如下...

weixin_42306938的博客 2579

excel获取公式的值java,java实现在excel中创建及读取公式

操作excel表格用公式来处理数据时,可通过创建公式来运算数据,或通过读取公式来获取数据信息来源。这里使用了java类库(Free Spire.XLS for Java 免费版)获取文件包后,解压,将lib文件夹下的jar文件导入Java程序。如图:(免费视频教程分享:java视频教程)1、创建公式import com.spire.xls.*;public class AddFormula {pu...

weixin_29531757的博客 1269

java生成函数excel_如何通过Java代码实现创建和读取Excel公式

如何通过Java代码实现创建和读取Excel公式发布时间:2020-06-06 21:58:24来源:亿速云阅读:250作者:Leah如何通过Java代码实现创建和读取Excel公式?相信大部分人都还没学会这个技能,为了让大家学会,给大家总结了以下内容,话不多说,一起往下看吧。这里使用了Excel Java类库(Free Spire.XLS for Java 免费版),在官网下载获取文件包后,解压...

weixin_32942557的博客 1109
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