extend selection

时间: 2023-11-20 07:44:21 浏览: 39
extend selection是指在代码编辑器中逐渐扩大或缩小当前选择范围的操作。通过使用快捷键,你可以从当前鼠标位置选中字符串,然后选中当前语句,再选中整个方法。相反地,你也可以通过缩小选择操作来逐步减小选择范围。在Android Studio中,你可以使用快捷键Ctrl+Shift+W(Windows、Linux)来进行缩小选择操作。
相关问题

解释下面的代码:Selection.HomeKey Unit:=wdStory '光标置于文件首 .Selection.Find.Text = "{$附表头}" '光标返回{$附表头}的位置 .Selection.Find.Forward = True '光标往前开始查找,True(向前),False(向后) .Selection.Find.Wrap = wdFindContinue .Selection.Find.MatchByte = True .Selection.Find.Execute .Selection.MoveLeft Unit:=wdCharacter, Count:=1 .Selection.MoveDown Unit:=wdLine, Count:=20, Extend:=wdExtend .Selection.Copy '复制所选内容 .Selection.MoveDown Unit:=wdLine, Count:=1 For i = 2 To 检测数量 .Selection.PasteAndFormat (wdFormatOriginalFormatting) .Selection.TypeParagraph Next i .Selection.HomeKey Unit:=wdStory '光标置于文件首 .Selection.Find.ClearFormatting .Selection.Find.Replacement.ClearFormatting

这段代码使用 VBA 编写,作用是在 Word 文档中查找特定的字符串 "{$附表头}",然后将其所在的行复制多次,以便进行数据检测。 以下是每一行代码的详细解释: ``` Selection.HomeKey Unit:=wdStory '光标置于文件首 ``` 将光标移动到文档的开头。 ``` .Selection.Find.Text = "{$附表头}" '光标返回{$附表头}的位置 ``` 在文档中查找字符串 "{$附表头}",并将光标定位到第一个匹配项的位置。 ``` .Selection.Find.Forward = True '光标往前开始查找,True(向前),False(向后) ``` 设置查找方向为向前查找。 ``` .Selection.Find.Wrap = wdFindContinue ``` 设置查找选项为 wdFindContinue,表示在查找时不跨越文档边界。 ``` .Selection.Find.MatchByte = True ``` 设置查找选项为 MatchByte = True,表示匹配单字节字符。 ``` .Selection.Find.Execute ``` 执行查找操作。 ``` .Selection.MoveLeft Unit:=wdCharacter, Count:=1 ``` 将光标向左移动一个字符,以便选择整行。 ``` .Selection.MoveDown Unit:=wdLine, Count:=20, Extend:=wdExtend ``` 向下移动 20 行,并选中所有行。 ``` .Selection.Copy ``` 复制所选内容。 ``` .Selection.MoveDown Unit:=wdLine, Count:=1 ``` 将光标向下移动一行。 ``` For i = 2 To 检测数量 .Selection.PasteAndFormat (wdFormatOriginalFormatting) .Selection.TypeParagraph Next i ``` 将复制的内容粘贴多次,并在每次粘贴后插入一个空行,以便进行数据检测。 ``` .Selection.HomeKey Unit:=wdStory '光标置于文件首 ``` 将光标移动到文档的开头。 ``` .Selection.Find.ClearFormatting .Selection.Find.Replacement.ClearFormatting ``` 清除查找和替换操作中的格式设置。

word vba选择格式相似的文本内置命令

Word VBA 中也有一个内置命令可以选择格式相似的文本。具体步骤如下: 1. 选中你想要选择格式相似文本的文本。 2. 按下 `Ctrl + Shift + F8` 快捷键,打开 `Extend Selection` 模式。 3. 按下 `Ctrl + Shift + S` 快捷键,打开 `Apply Styles` 对话框。 4. 在 `Apply Styles` 对话框中,点击 `Format` 按钮,选择 `Font`。 5. 在弹出的 `Font` 对话框中,选择你想要查找的格式,例如字体、字号、粗体、斜体等等。 6. 点击 `OK` 按钮,关闭 `Font` 对话框。 7. 按下 `Esc` 键,退出 `Extend Selection` 模式。 8. 这样,你就可以选择格式相似的文本了。 注意,这种方法只能选择单一格式相似的文本,如果想要选择多个格式相似的文本,还需要使用 VBA 宏。

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import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

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