全国邮政编码一览表excel

时间: 2023-12-19 15:02:44 浏览: 44
全国邮政编码一览表excel包含了全国各个地区的具体邮政编码信息,便于人们快速地查找所需地区的邮政编码。该excel表格根据地区划分,以省、市、县等形式进行分类,使信息清晰地呈现在用户面前。用户可以通过关键词搜索或直接浏览excel中的信息,快速找到需要的邮政编码。在使用全国邮政编码一览表excel时,不仅可以帮助寄件人正确填写收件地址,还能帮助收件人准确地收取邮件包裹。同时该excel表格的数据也方便企业和个人进行地址信息的管理和查询,提高办公效率。 全国邮政编码一览表excel的更新维护工作十分重要,因为随着城市规划建设的不断变化,邮政编码也可能发生变化。而且新的地区、街道等可能会不断增加,所以要保持邮政编码一览表excel的最新性是非常必要的。此外,为了表格的可读性和易用性,还可以在表格中增加一些筛选、排序、颜色标注等功能,使用户更方便地使用邮政编码一览表excel。总之,全国邮政编码一览表excel为人们提供了便捷的邮政编码查询途径,为生活和工作带来了便利。
相关问题

国际国家城市一览表excel汇总

国际国家城市一览表excel汇总,是指将各个国际国家以及它们所属的城市信息整理并汇总在Excel工作表中。 首先,我们需要收集不同国家的城市信息。可以通过多种途径进行收集,例如网络搜索、参考旅游指南、咨询当地居民等。收集到的信息应包括国家名称、城市名称、该城市的特色景点、人口规模、行政区划等。 然后,我们可以在Excel中创建一个新的工作表,命名为“国际国家城市一览表”。在工作表中使用表格方式来组织和显示信息。列名可以包括"国家名称"、"城市名称"、"特色景点"、"人口规模"和"行政区划"等。每一行代表一个城市,每一列则对应不同的信息。 接下来,我们可以逐个填写每个城市的信息。根据收集到的数据,将国家名称、城市名称、特色景点、人口规模和行政区划等信息填写到相应的单元格中。可以使用Excel提供的格式等功能,对表格进行美化和排版,使得信息更加清晰明了。 最后,我们可以对表格进行排序和筛选,以便根据特定的需求查看和分析城市信息。例如,可以按照国家名称或人口规模进行升序或降序排序,以便更加方便地找到所需的信息。 通过以上步骤,就可以完成国际国家城市一览表excel汇总。这样的表格对于旅游、学术研究、市场调研等领域都有很大的价值和应用。同时,由于Excel的灵活性和便捷性,我们还可以随时更新和修改表格中的信息,以保持其准确和完整性。

talib函数一览表

talib函数是一个用于技术分析的常用函数库,包含了多种常用的技术指标的计算方法。talib函数一览表包括了这些函数的名称、参数及其功能。 talib函数一览表如下: 1. SMA函数:用于计算简单移动平均线。参数包括输入数据(如收盘价)、计算的时间周期等。 2. EMA函数:用于计算指数移动平均线。和SMA函数类似,不过对时间周期的权重进行了调整。 3. MACD函数:用于计算移动平均线收敛/发散指标。可以得到MACD线、信号线和柱状图。 4. RSI函数:用于计算相对强弱指标。通过比较一段时间内的收盘涨跌幅,来判断市场的超买和超卖情况。 5. BOLL函数:用于计算布林带指标。可以得到上轨、中轨和下轨。 6. KDJ函数:用于计算随机指标。通过比较当前价格与一段时间内的最高价和最低价,来判断价格是否处于超买或超卖区间。 7. ATR函数:用于计算平均真实波幅指标。根据最高价、最低价和收盘价的差异,来衡量市场的波动性。 8. OBV函数:用于计算能量潮指标。通过累加上涨和下跌的成交量,来判断市场的买卖压力。 9. ADX函数:用于计算平均趋向指数。根据价格波动的方向和幅度,判断市场的趋势强度。 10. SAR函数:用于计算停损和转向指标。根据股价的高低点,给出买入和卖出的信号。 总之,talib函数一览表中包含了各种常用的技术指标的计算方法,可以帮助投资者分析市场走势和制定交易策略。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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