python构造 "20220722172738327-C68A-52A760728": { "success": true, "message": null, "exception": null, "interrupt": false, "timestamp": "1658482570487", "taskId": "20220722172738327-C68A-52A760728", "objectType": "TARGET_ORGANIZATION", "objectCode": "org", "effectOn": "CREATED", "data": { "_parent": null, "_organization": "900111477", "code": "RootOrg", "name": "深圳市德方纳米科技股份有限公司", "fullname": null, "description": null, "sequence": "0", "isDisabled": false, "createAt": "2022-07-22 17:27:38.280", "updateAt": "2022-07-22 17:27:38.352" }, "guid": null, "id": "20220722172738280-9A99-D135BF5F4" }, "20220722172738385-A02C-2304A2B3D": { "success": true, "message": null, "exception": null, "interrupt": false, "timestamp": "1658482630287", "taskId": "20220722172738385-A02C-2304A2B3D", "objectType": "TARGET_ORGANIZATION", "objectCode": "org", "effectOn": "CREATED", "data": { "_parent": "RootOrg", "_organization": "2694851", "code": "D000000360", "name": "EHS管理部", "fullname": null, "description": null, "sequence": "0", "isDisabled": false, "createAt": "2022-07-22 17:27:38.355", "updateAt": "2022-07-22 17:27:38.355" }, "guid": null, "id": "20220722172738355-0C4B-4BD27BDE6" }数据

这段数据看起来是一个 JSON 格式的数据，其中包含了两个对象，分别是 "20220722172738327-C68A-52A760728" 和 "20220722172738385-A02C-2304A2B3D"，每个对象都有一些属性，包括 success、message、exception 等。其中的数据看起来是关于组织机构的信息，包括组织机构的编码、名称、创建时间等等。

相关问题

"ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars

"ValueError: only one element tensors can be converted to Python scalars"错误是因为在将一个包含多个元素的列表转换为PyTorch的张量时出现了问题。torch.as_tensor()和torch.tensor()函数都无法处理这种情况。

解决办法是对要转换的列表中的每个元素进行处理。可以通过循环遍历列表，将每个元素转换为NumPy数组，然后再将其转换为张量。以下是解决办法的示例代码：

import torch
import numpy as np

tensor_list = [t1, t2]  # 要转换的列表

converted_list = []  # 存储转换后的张量

for item in tensor_list:
    array = item.cpu().detach().numpy()  # 将张量转换为NumPy数组
    tensor = torch.tensor(array)  # 将NumPy数组转换为张量
    converted_list.append(tensor)  # 将转换后的张量添加到列表中

# 现在可以使用converted_list作为PyTorch的张量进行后续操作

补充：
1. torch.Tensor 转 numpy：
- ndarray = tensor.numpy() # 若在GPU上，需使用 ndarray = tensor.cpu().numpy()

2. numpy 转 torch.Tensor：
- tensor = torch.from_numpy(ndarray)

3. torch.Tensor 转 list：
- list = tensor.numpy().tolist()

4. list 转 numpy：
- ndarray = np.array(list)

5. numpy 转 list：
- list = ndarray.tolist()

参考链接：https://www.shangmayuan.com/a/fc6aaa7ff67443c68dbf3966.html

用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式是什么？

### 回答1：
这个问题是关于Excel公式的语法和功能的问题。

要用A66:A75的数据列绘制直方图，可以使用Excel的HISTOGRAM函数。该函数可以将数据分成不同的区间，并计算每个区间中的数值数量。然后，可以使用这些计数值创建一个频率分布直方图。

以下是使用HISTOGRAM函数创建直方图的公式：

=HISTOGRAM(A66:A75,5)

其中，A66:A75是要绘制直方图的数据范围，5是要分成的区间数量。您可以根据需要更改区间数量。

请注意，HISTOGRAM函数仅适用于Excel 2016及更高版本。如果您使用较早的版本，则可以使用频率函数和数据分析工具来创建直方图。

### 回答2：
要用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式，可以按照以下步骤操作：

1. 打开Excel软件，创建一个新的工作表。
2. 在A66:A75的单元格范围内输入要绘制直方图的数据。
3. 在B66的单元格中，输入"直方图"以作为直方图的标题。
4. 在C66的单元格中，输入"区间"以标明直方图的区间。
5. 在D66的单元格中，输入"频数"以标明每个区间的数量。
6. 在C67的单元格中，输入"=MIN(A66:A75)"以获取数据列中的最小值。
7. 在C68的单元格中，输入"=MAX(A66:A75)"以获取数据列中的最大值。
8. 在C69的单元格中，输入"=(C$68-C$67)/5"以计算每个区间的宽度。这里以总范围的1/5作为区间的宽度，可以根据实际需求进行调整。
9. 在C70的单元格中，输入"=ROUNDUP((A66-C$67)/C$69,0)"以计算第一个数据在哪个区间。
10. 将公式C70拖动到C71:C75，以计算每个数据所在的区间。
11. 在D66的单元格中，输入"=COUNTIF(C70:C75,"=C67")"以计算第一个区间的频数。
12. 将公式D66拖动到D67:D75，以计算每个区间的频数。
13. 选中C66:D75的单元格范围，点击Excel的"插入"选项卡，选择"SXW图表"中的"直方图"图表类型，然后选择"创建图表"。
14. 在弹出的图表工作表中，可以进一步编辑和美化直方图的外观，包括调整颜色、添加图例等。

通过上述步骤，可以使用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式。

### 回答3：
要使用A66:A75的数据列绘制直方图的Excel公式，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在Excel中选择合适的区域来绘制直方图，例如，选中单元格C1作为直方图的起始位置。

2. 在C1单元格（或选择的合适起始位置）输入以下公式：=FREQUENCY(A66:A75, D1:D10)，并按下回车键。

3. 在D1:D10单元格（或选择的合适位置）输入直方图的区间范围。例如，如果要将数据分成10个区间，可以在D1输入最小值，D10输入最大值，并在D2:D9依次输入其他区间的上限值。

4. 选中C1:C10单元格（或绘制直方图的区域），点击“插入”选项卡上的“图表”按钮，选择“柱形图”中的“集群柱形图”样式。

5. 点击“确定”按钮，即可生成直方图。