OFFSET ABS

时间: 2024-08-13 12:05:06 浏览: 54
OFFSET ABS是一个Excel函数,用于返回一个单元格相对于某个参考点的偏移量。它返回的偏移量是基于单元格的位置进行计算的,通常用于相对位置的引用。具体来说,OFFSET函数接受以下参数: * 第一个参数:单元格或单元格区域(也就是参考点)。 * 第二个参数:偏移量的大小和方向。它可以是正数或负数,表示相对于参考点的距离。 * 第三个参数:偏移量的行数和列数。 * 第四个参数:偏移的行数和列数的数量。 使用OFFSET ABS函数时,需要注意以下几点: * 偏移量是基于单元格的位置进行计算的,而不是基于工作表上的实际位置。 * OFFSET函数返回的是原始单元格的值,而不是引用。这意味着如果你更改了原始单元格的值,OFFSET函数也会相应地更新其返回的值。 * OFFSET函数不保留计算结果,因为它只返回值而不需要保持单元格引用的位置不变。 通过这些信息,可以了解到OFFSET ABS函数是Excel中用于动态创建相对引用的工具,它在一些特定的数据分析和计算场景中非常有用。
相关问题

上述OFFSET显示语法错误

非常抱歉,是我疏忽了,OFFSET 和 FETCH NEXT 是 SQL Server 2012 以后版本引入的分页功能,我之前的 SQL 语句可能不支持早期版本的 SQL Server。下面是一个更通用的 SQL 语句,可以在 SQL Server 2005 及以上版本中使用: ``` SELECT TOP 10 CONVERT(VARCHAR(8), NEWID()) AS 病案号, CASE ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 2) WHEN 0 THEN '张三' ELSE '李四' END AS 姓名, CASE ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 2) WHEN 0 THEN '男' ELSE '女' END AS 性别, CONVERT(VARCHAR(8), ABS(CHECKSUM(NEWID()))) AS 省份证号, DATEADD(day, -(ABS(CHECKSUM(NEWID())) % 30), GETDATE()) AS 入院时间, CONVERT(VARCHAR(8), ABS(CHECKSUM(NEWID()))) AS 病床号, CASE ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 2) WHEN 0 THEN 'A病房' ELSE 'B病房' END AS 病房, CASE ABS(CHECKSUM(NEWID()) % 2) WHEN 0 THEN '单人病房' ELSE '双人病房' END AS 病房类型, '内科病区' AS 所属病区 FROM sys.objects WHERE type = 'P' ORDER BY NEWID(); ``` 这个 SQL 语句使用了 TOP 10 关键字来获取前 10 条记录,因此不需要 OFFSET 和 FETCH NEXT。

double offset = (double)(this.pointList[j + i + 1].directionAngle - this.pointList[j + i].directionAngle); if (offset > 0.0 || offset < -300.0) { turnTag++; //左转 } else { turnTag--; //右转 } if (offset > 300.0) { offset -= 360.0; } else if (offset < -300.0) { offset = 360.0 + offset; } this.sumAngel += System.Math.Abs(offset);

这段代码看起来像是计算一个路径上点的转向角度,具体来说,是将点与点之间的方向角度相减,然后根据相减的结果来判断是左转还是右转。其中,offset代表两个点之间的方向角度差值,sumAngel代表路径上所有点转向角度的总和。如果offset大于0或小于-300,就将turnTag加1,表示左转;否则,将turnTag减1,表示右转。如果offset大于300,就将offset减去360,如果offset小于-300,就将offset加上360。最后,将offset的绝对值加到sumAngel上。

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if (is.null(sub.caption)) { cal <- x$call if (!is.na(m.f <- match("formula", names(cal)))) { cal <- cal[c(1, m.f)] names(cal)[2L] <- "" } cc <- deparse(cal, 80) nc <- nchar(cc[1L], "c") abbr <- length(cc) > 1 || nc > 75 sub.caption <- if (abbr) paste(substr(cc[1L], 1L, min(75L, nc)), "...") else cc[1L] } place_ids <- function(x_coord, y_coord, offset, dif_pos_neg){ extreme_points <- as.vector(Rfast::nth(abs(y_coord), k = id.n, num.of.nths = id.n, index.return = TRUE, descending = TRUE)) if(dif_pos_neg){ idx_x_pos <- extreme_points[which(y_coord[extreme_points] >= 0)] idx_x_neg <- setdiff(extreme_points, idx_x_pos) idx_y_pos <- y_coord[idx_x_pos] idx_y_neg <- y_coord[idx_x_neg] idx_x_pos_id <- x_coord[idx_x_pos] idx_x_neg_id <- x_coord[idx_x_neg] if(length(idx_x_pos)>0){ graphics::text(idx_x_pos_id, idx_y_pos, labels = labels.id[idx_x_pos], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 3, offset = offset) } if(length(idx_x_neg)>0){ graphics::text(idx_x_neg_id, idx_y_neg, labels = labels.id[idx_x_neg], col = col.id, cex = cex.id, xpd = TRUE, pos = 1, offset = offset) } } else{ idx_x <- extreme_points idx_y <- y_coord[idx_x] idx_x_id <- x_coord[idx_x] labpos <- label.pos[1 + as.numeric(idx_x_id > mean(range(x_coord)))] graphics::text(idx_x_id, idx_y, labels = labels.id[idx_x], col = col.id, cex = cex.id, pos = labpos, xpd = TRUE, offset = offset) } } one.fig <- prod(graphics::par("mfcol")) == 1 if (ask) { oask <- grDevices::devAskNewPage(TRUE) on.exit(grDevices::devAskNewPage(oask)) }

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from obspy import read # 读取面波数据并画图。 st = read('MASW_DATA/Sample_Data/*.SAC') dt = st[0].stats.delta data = [] scale = 0.05 dx = 2 plt.figure(figsize=(8, 6)) for i, tr in enumerate(st): d = tr.data data.append(d) t = np.arange(len(d)) * dt plt.plot(t, d*scale+(i+1)*dx, lw=1, color='b') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Offset (m)') plt.tight_layout() plt.savefig('Surface_wave.png') plt.show() # 二维FFT。 d = np.array(data) n = len(d[0]) # m为空间方向的采样点数,m增大可以让FK谱光滑一点,以达到插值效果。 m = len(d[:, 0]) * 5 D = np.zeros((m, n)) D[:len(d[:, 0])] = d # 时间采样率。 fs = 1 / dt # 空间采样率 xs = 1 / dx # 频率 (赫兹)。 f = np.arange(-n//2, n//2) * fs / (n-1) # 波数 (每米)。 k = 2 * np.pi * np.arange(-m//2, m//2) * xs / (m-1) # 二维FFT。 fk = np.fft.fft2(D) # 作图。 pmin = -10 P = abs(np.fft.fftshift(fk)); P /= P.max(); P = 10 * np.log10(P) P2 = abs(fk); P2 /= P2.max(); P2 = 10 * np.log10(P2) plt.figure(figsize=(11, 8)) plt.subplot(221) plt.pcolormesh(f, k, P2, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (2$\pi$m$^{-1}$)') plt.subplot(222) plt.pcolormesh(f, k, P, cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.plot([f[n//2], f[-1], f[-1], f[n//2], f[n//2]], [k[0], k[0], k[m//2], k[m//2], k[0]], lw=2, ls='--', color='r') plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(223) plt.pcolormesh(f[n//2:], k[:m//2], P[:m//2, n//2:], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.subplot(224) plt.pcolormesh(f[n//2:], abs(k[:m//2][::-1]), P[:m//2, n//2:][::-1], cmap='magma', vmin=pmin, vmax=0) cbar = plt.colorbar() cbar.set_label(r'FK spectra (dB)') plt.xlim(0, 100) plt.xlabel('Frequency (s$^{-1}$)') plt.ylabel('Wave number (m$^{-1}$)') plt.tight_layout() plt.show()

请解释这段M代码的作用:close all;clear;clc; sig=load('ecg_60hz_200.dat'); N=length(sig); fs=200; t=[0:N-1]/fs; figure(1);subplot(4,2,1);plot(sig) title('Original Signal') %% % Low Pass Filter b=1/32*[1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1]; a=[1 -2 1]; sigL=filter(b,a,sig); subplot(4,2,3);plot(sigL) title('Low Pass Filter') subplot(4,2,4);zplane(b,a) %% % High Pass Filter b=[-1/32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1/32]; a=[1 -1]; sigH=filter(b,a,sigL); subplot(4,2,5);plot(sigH) title('High Pass Filter') subplot(4,2,6);zplane(b,a) %% % Derivative Base Filter b=[1/4 1/8 0 -1/8 -1/4]; a=[1]; sigD=filter(b,a,sigH); subplot(4,2,7);plot(sigD) title('Derivative Base Filter') subplot(4,2,8);zplane(b,a) %% % be tavane 2 miresanim sigD2=sigD.^2; %% % normalization signorm=sigD2/max(abs(sigD2)); %% h=ones(1,31)/31; sigAV=conv(signorm,h); sigAV=sigAV(15+[1:N]); sigAV=sigAV/max(abs(sigAV)); figure(2);plot(sigAV) title('Moving Average filter') %% treshold=mean(sigAV); P_G= (sigAV>0.01); figure(3);plot(P_G) title('treshold Signal') figure;plot(sigL) %% difsig=diff(P_G); left=find(difsig==1); raight=find(difsig==-1); %% % run cancel delay % 6 sample delay because of LowPass filtering % 16 sample delay because of HighPass filtering left=left-(6+16); raight=raight-(6+16); %% % P-QRS-t for i=1:length(left); [R_A(i) R_t(i)]=max(sigL(left(i):raight(i))); R_t(i)=R_t(i)-1+left(i) %add offset [Q_A(i) Q_t(i)]=min(sigL(left(i):R_t(i))); Q_t(i)=Q_t(i)-1+left(i) [S_A(i) S_t(i)]=min(sigL(left(i):raight(i))); S_t(i)=S_t(i)-1+left(i) [P_A(i) P_t(i)]=max(sigL(left(i):Q_t(i))); P_t(i)=P_t(i)-1+left(i) [T_A(i) T_t(i)]=max(sigL(S_t(i):raight(i))); T_t(i)=T_t(i)-1+left(i)+47 end %% figure;plot(t,sigL,t(Q_t),Q_A,'*g',t(S_t),S_A,'^k',t(R_t),R_A,'ob',t(P_t),P_A,'+b',t(T_t),T_A,'+r'); for i=1:((length(P_t))-1) HRV=P_t(i+1)-P_t(i) end

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