小智纯前端js报表实战4-绝对坐标纵向扩展

绝对坐标-纵向扩展

概述

绝对层次坐标

用于获取扩展后某一位置上的值。如获取A1扩展后的A3单元格的值,就可以在别的单元格如B1中输入=A1[A1:3],其公式意义在于获取A1扩展后的第三个单元格的值,其效果如下
绝对层次坐标

绝对坐标-纵向扩展:绝对坐标定位

应用场景

如下图所示,简单展示数据
在这里插入图片描述

示例说明

数据准备

在数据面板中添加数据集,可选择Json数据集和API服务数据集。Json数据集输入如下图所示:

[
  {
    "type": 1,
    "name": "供应商产品",
    "response_data": [
      {
        "供应商": "1",
        "产品名称": "苹果汁"
      },
      {
        "供应商": "1",
        "产品名称": "牛奶"
      },
      {
        "供应商": "1",
        "产品名称": "番茄酱"
      },
      {
        "供应商": "2",
        "产品名称": "盐"
      },
      {
        "供应商": "2",
        "产品名称": "麻油"
      },
      {
        "供应商": "2"
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、能机器人、路径规划或能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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