range table

时间: 2023-10-20 12:07:26 浏览: 75
回答: Range Table是SAP R/3系统中的一种标准内表，由SIGN、OPTION、LOW和HIGH字段组成。它常用于Open SQL语句中的条件筛选和变式判断，可以优化取数效率与程序性能。Range Table的定义可以通过select-options方式或者使用ranges...for或data...type range of关键字方式来定义。在使用Range Table时，需要注意For后面的字段必须是参考表的字段，不能使用Data Element来定义。可以通过给Range Table的SIGN、OPTION、LOW和HIGH字段赋值来进行条件筛选。 #### 引用[.reference_title] - *1* [range table取数一步到位法](https://blog.csdn.net/yannickdann/article/details/115396025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [ABAP定义Range](https://blog.csdn.net/nopicture/article/details/116694738)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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too many range table entries

However, "too many range table entries" is an error message that can occur in different software and programming languages when too many values are being added to a range table or when the range ...
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Table range select and copy like in Firefox!-crx插件

该扩展程序可以像在Firefox中一样选择表范围！ 使用CTRL +鼠标选择表范围，并使用ALT +鼠标单击选择表单元格。发行说明1.5.16-Ctrl +鼠标单击以修复链接。发行说明1.5：-Alt +单击选择单个单元格 ...

解释一下import xlrd data=xIrd.open_workbook (filename) data.sheet_names() table=data.sheets()[0] nrows=table.nrows ncols=table.ncols table.row_values (-1) table.col_values (0) for i in range (table.nrows): print (table.row_values (i))

这段 Python 代码用于打开并读取 Excel 文件中的数据，并将其存储在变量 ...最后，使用 range(table.nrows) 方法循环遍历表格的每一行，并使用 row_values(i) 方法获取每一行的值，并使用 print 函数打印出来。

import xlrd data = xIrd.open_workbook ('CME_Gdp1.xisx') data.sheet_names () data.sheets () table = data.sheets () [0] nrows,ncols = table.nrows,table.ncols table.row_values (-1) table.row_values (0) table.row_values (1) table.row_values (2) table.col_values (0) table.col_values (1) for i in range (table.nrows): print (table.row_values (i)) table.cell (1, 1) table.cell (3, 4) table.cell_type (1, 1) table.cell_type (3, 4) table.row_types (3)

这是一段Python代码，用于读取Excel文件中的数据。具体来说，它使用了xlrd库来打开名为"CME_Gdp1.xlsx"的Excel文件，并获取其第一个工作表的相关信息。然后，它使用不同的方法来获取表格中特定行、列和单元格的值和...

解释： table=wb.sheet_by_name(ii) #定位每个指标位置 for i in range(table.ncols):

2. for i in range(table.ncols): 这行代码是对工作表中的每一列进行遍历。table.ncols 是获取工作表的列数，range 是创建一个范围对象，用于遍历该范围内的所有整数。 遍历后，可以获取每个指标在工作表中...

帮我写一个C语言程序# 创建一个9行9列的二维数组 mul_table = [[0 for x in range(9)] for y in range(9)] # 将乘积填入数组中 for i in range(1, 10): for j in range(1, 10): mul_table[i-1][j-1] = i * j # 打印九九乘法表 for i in range(9): for j in range(9): print(mul_table[i][j], end='\t') print()

int mul_table[9][9]; // 定义9行9列的二维数组 // 将乘积填入数组中 for (int i = 1; i ; i++) { for (int j = 1; j ; j++) { mul_table[i-1][j-1] = i * j; } } // 打印九九乘法表 for (int i = 0; i ;...

Problem: ======= row_search_mvcc() does whole table traversal for range query even though the end range is passed. Whole table traversal happens when the record is not with in transaction read view. Solution: ======== Convert the innodb last record of page to mysql format and compare with end range if the traversal of row_search_mvcc() exceeds 100, no ICP involved. If it is out of range then InnoDB can avoid the whole table traversal.这句话什么意思

这段话是关于InnoDB数据库引擎的一个问题和解决方法。问题是，在进行范围查询时，即使传入了结束范围，row_search_mvcc()函数仍会对整个表进行遍历。这是因为当记录不在事务读视图中时，需要对整个表进行遍历。...

this.table.search.dateRange[0]获取开始日期，通过访问this.table.search.dateRange[1]获取结束日期。需要变为start_time和end_time

如果你想将this.table.search.dateRange[0]作为开始日期，this.table.search.dateRange[1]作为结束日期存储到start_time和end_time变量中，你可以在Vue组件中进行如下修改： 1. 在Vue组件的data属性中...

#4.1 第5和第8页 for shape in prs.slides[4].shapes: if shape.shape_type==19: table_1=shape break for row in range(0,len(df_repo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_repo_spread_sum.columns)): table_1.table.cell(row+2,col).text=df_repo_spread_sum.iloc[row,col] table_1.table.cell(row+2,col).text_frame.auto_size table_1.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_1.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_1.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_1.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月" for shape in prs.slides[7].shapes: if shape.shape_type==19: table_2=shape break for row in range(0,len(df_reverserepo_spread_sum.index)): for col in range(len(df_reverserepo_spread_sum.columns)): table_2.table.cell(row+2,col).text=df_reverserepo_spread_sum.iloc[row,col] table_2.table.cell(0,1).text=str(int(now_time.month)-1)+"月" table_2.table.cell(0,3).text=str(int(now_time.month)-2)+"月" if int(now_time.month)-1==1: table_2.table.cell(0,5).text="全年(1月)" else: table_2.table.cell(0,5).text="全年（1-"+str(int(now_time.month)-1)+"）月"

具体来说，它涉及到了 prs.slides、shape、table 等对象和方法，其中 prs 是 PPT 文件对象，slide 是幻灯片对象，shape 是幻灯片中的形状对象，table 是形状中的表格对象。 这段代码的主要作用是将 ...

Sub InsertTable() '插入表格 ActiveDocument.Tables.Add Range:=Selection.Range, NumRows:=3, NumColumns:=3 End Sub

Set tbl = ActiveDocument.Tables.Add(Range:=Selection.Range, NumRows:=3, NumColumns:=3) With tbl '设置表格样式 .Style = "Table Grid" '设置表格边框宽度 .Borders.InsideLineWidth = wdLineWidth150pt ...

这段代码有啥问题 def optimize_choice(): # Define the properties of each equipment. properties = {"green": {6: 0.1, 7: 0.12, 8: 0.14}, "red": {6: 0.1, 7: 0.12, 8: 0.14}, "dual": {6: 0.02, 7: 0.03, 8: 0.03}} # Initialize the table with zeros. table = [[0 for _ in range(7)] for _ in range(19)] # Iterate over each color and level. for color in ["green", "red", "dual"]: for level in [6, 7, 8]: # Get the value of this equipment based on its properties. value = int(properties[color][level] * (100 + level * 10)) # Iterate over each row of the table. for i in range(18, -1, -1): # Iterate over each column of the table. for j in range(6, 0, -1): # If this equipment can fit in the remaining capacity, add it to the bag. if j == 6 or (i + 1) % (level - 4) == 0: table[i+1][j] = max(table[i+1][j], table[i][j-1] + value) # Print the final result. print("Maximum value:", table[18][6])

这段代码没有明显的语法错误，但是可能存在逻辑问题。这段代码的作用是求解一个背包问题，但是在实现时存在一些假设，比如背包的容量是固定的，每个物品只能选择一次等。因此，如果这些假设与实际情况不符，代码的...

def download_data(self): rows = [] # 获取表头数据 headers = [] for column in range(self.table_widget.columnCount()): headers.append(self.table_widget.horizontalHeaderItem(column).text()) rows.append(headers) # 获取表格数据 for row in range(self.table_widget.rowCount()): row_data = [] for column in range(self.table_widget.columnCount()): item = self.table_widget.item(row, column) if item is not None: row_data.append(item.text()) else: row_data.append('') rows.append(row_data) # 将数据写入 CSV 文件 file_path, _ = QFileDialog.getSaveFileName(self, '保存文件', '', 'CSV Files (*.csv)') if file_path: with open(file_path, 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerows(rows)添加下载成功后弹窗提示

for column in range(self.table_widget.columnCount()): headers.append(self.table_widget.horizontalHeaderItem(column).text()) rows.append(headers) # 获取表格数据 for row in range(self.table_widget....

self.table_frame2 = tk.Frame(self.result_text2) self.table_frame2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y2.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x2.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 显示第二个表格 header = next(self.data_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) print(header) # 创建表格 table2 = ttk.Treeview(self.table_frame2, columns=header, show='headings', yscrollcommand=table_scroll_y2.set, xscrollcommand=table_scroll_x2.set) table2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2.config(command=table2.yview) table_scroll_x2.config(command=table2.xview) # 设置表格列的标题和宽度 for col in header: table2.heading(col, text=col) table2.column(col, width=80, anchor="center") # 显示第二个表格的内容 for row in self.data_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [str(cell) if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue table2.insert("", tk.END, values=row_values) for i in range(2): dyu = self.duibi()

这段代码展示了第二个表格，它首先创建了一个表格 Frame 和滚动条，然后读取 Excel 表格的第一行作为表格的标题，创建一个 Treeview 对象作为表格，设置表格的列标题和宽度，最后按行读取 Excel 表格的数据并插入到...

这是完整代码import math import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #import self as self epsilon = 0.5 gamma = 0.1 lr = 0.1 zeros_vector=[] x = []; y = []; X = []; Y = []; agent=[x,y]; object=[X,Y]; random.seed(70) for i in range(10): x.append(random.uniform(0, 1)) y.append(random.uniform(0, 1)) X.append(random.uniform(1, 10)) Y.append(random.uniform(1, 10)) distance = [] for i in range(len(agent[0])): distance_vector = [] for j in range(len(object[0])): dx = agent[0][i] - object[0][j] dy = agent[1][i] - object[1][j] distance_vector.append(math.sqrt(dx * dx + dy * dy)) distance.append(distance_vector) R_table = np.zeros((10, 10)) for i in range(len(agent[0])): for j in range(len(object[0])): R_table[i,j] = 20-distance[i][j] space = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] #Q_table = [] Q_table = np.zeros((10, 10)) # 进行训练同时测试训练成果 iterate_results = [] # 保存每次测试结果 for i in range(500): print(f"开始第{i + 1}回合。。。") # 初始位置 path = [] # 每个回合要获取10个位置 for j in range(10): remain = set(space) - set(path) # 剩余节点 # s = path[0] # 当前位置 # s_row = Q_table[s] # 当前位置对应的Q表中的行 max_value = -1000 # 在剩余动作中遍历最大值 for rm in remain: Q = Q_table[j][rm] if Q > max_value: max_value = Q a = rm # 随机选择下一行动 if np.random.uniform() < epsilon: a = np.random.choice(np.array(list(set(space) - set(path)))) # 更新Q表 if j != 10: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * (R_table[j][a] + gamma * max_value) else: Q_table[j][a] = (1 - lr) * Q_table[j][a] + lr * R_table[j][a] path.append(a) # print(Q_table[j][a]) # 根据当前Q表获取最佳路径距离 result = [] lengths=[] final_length=1000 final_result=[] for k in range(10): loc = k remain1 = set(space) - set(result) # 剩余节点 max_value1 = -1000 # 在剩余节点中遍历最大值 # a = 0 # 利用贪婪策略选择下一行动 for v in remain1: Q_ = Q_table[loc][v] if Q_ > max_value1: a = v max_value1 = Q_ result.append(a) length = 0 for v in range(1, 10): length += distance[result[v - 1]][v-1] print(f"距离为：{length}") if length < final_length: final_length=length final_result=result iterate_results.append(length)

根据您提供的代码，if条件句应该是可以生效的。代码中有一个变量叫做final_length，它的初始值为1000。在代码的最后，有一个循环用于计算路径长度，并与final_length进行比较，如果路径长度小于final_length，...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt table = pd.read_excel("order_quchong.xlsx") row = table.columns.tolist() for i in range(len(row)): if row[i] == 'item_price': oneindex1 = i elif row[i] == 'ord_qty': oneindex2 = i price = table.iloc[:,oneindex1].tolist() ordqty = table.iloc[:,oneindex2].tolist() Price = sorted(set(price)) OrdNumeber = [] for i in range(len(Price)): sum = 0 for j in range(len(ordqty)): if price[j] == Price[i]: sum += ordqty[j] OrdNumeber.append(int(sum)) x = np.arange(1, max(Price) + 0.01, 0.001) y = np.interp(x, Price, OrdNumeber) plt.plot(x, y) plt.show()优化代码

grouped_table = table.groupby('item_price')['ord_qty'].agg('sum') # 获取item_price和ord_qty数据 Price = grouped_table.index.tolist() OrdNumeber = grouped_table.tolist() # 使用numpy的arange方法生成...
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