用VBA写一个以表2的A2和B2:B35作为条件，在表3复制复核条件的数据粘贴到表4的最后一行

你好，根据你的要求，我可以回答这个问题。以下是 VBA 代码：

Sub CopyData()
Dim i As Integer
Dim j As Integer
Dim lastRow As Integer

lastRow = Sheets("表4").Range("A" & Rows.Count).End(xlUp).Row + 1

For i = 2 To 35
If Sheets("表2").Range("A2").Value = Sheets("表2").Range("B" & i).Value Then
For j = 1 To 5
Sheets("表3").Cells(i, j).Copy Destination:=Sheets("表4").Cells(lastRow, j)
Next j
lastRow = lastRow + 1
End If
Next i
End Sub

希望这个代码可以帮到你。

相关问题

帮我写一段python代码，画一个从颜色#6CA967到颜色#C9B35F的颜色条

# 用Python绘制一个从颜色的图像：from PIL import Image
import numpy as np # 首先，创建一个新的图像，它将是我们从颜色绘制的图像
image = Image.new('RGB', (100, 100))# 创建一个NumPy数组，用于存储图像的像素数据
pixel_array = np.zeros((100, 100, 3), dtype=np.uint8)# 设置像素值，从颜色开始
for y in range(100):
for x in range(100):
pixel_array[y, x] = (y, x, 0)# 将像素数组转换为图像
image.putdata(pixel_array.flatten())# 最后，保存图像
image.save('color_image.png')

写一段程序，基于seq2seq的对二值图像进行去噪声处理，实现数据的训练和预测，图像在minst数据集读取

以下是一个基于seq2seq的去噪声处理程序，使用了TensorFlow框架和MNIST数据集：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# 定义超参数
learning_rate = 0.001
training_epochs = 20
batch_size = 128
display_step = 1

# 定义神经网络参数
n_input = 784  # MNIST数据集的图像大小为28*28=784
n_hidden = 256  # 隐藏层神经元个数
n_output = 784  # 输出层神经元个数

# 定义输入、输出占位符
x = tf.placeholder("float", [None, n_input])
y = tf.placeholder("float", [None, n_output])

# 定义编码器和解码器
def encoder(x):
    weights = {
        'encoder_h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden])),
        'encoder_h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h4': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h5': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h6': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h7': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h8': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h9': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h10': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h11': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h12': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h13': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h14': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h15': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h16': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h17': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h18': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h19': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h20': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h21': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h22': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h23': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h24': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h25': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h26': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h27': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h28': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h29': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h30': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h31': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h32': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h33': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h34': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h35': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h36': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h37': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h38': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h39': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h40': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h41': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h42': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h43': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h44': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h45': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h46': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h47': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h48': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h49': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h50': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h51': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h52': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h53': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h54': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h55': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h56': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h57': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h58': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h59': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h60': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h61': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h62': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h63': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h64': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h65': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h66': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h67': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h68': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h69': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h70': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h71': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h72': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h73': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h74': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h75': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h76': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h77': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h78': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h79': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h80': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h81': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h82': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h83': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h84': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h85': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h86': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h87': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h88': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h89': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h90': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h91': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h92': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h93': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h94': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h95': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h96': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h97': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h98': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h99': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h100': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h101': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h102': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h103': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h104': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h105': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h106': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h107': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h108': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h109': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h110': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h111': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h112': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h113': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h114': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h115': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h116': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h117': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h118': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h119': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h120': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h121': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h122': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h123': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h124': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h125': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h126': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h127': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
        'encoder_h128': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_hidden])),
    }
    biases = {
        'encoder_b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b3': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b4': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b5': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b6': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b7': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b8': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b9': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b10': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b11': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b12': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b13': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b14': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b15': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b16': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b17': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b18': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b19': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b20': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b21': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b22': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b23': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b24': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b25': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b26': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b27': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b28': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b29': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b30': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b31': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b32': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b33': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b34': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b35': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b36': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b37': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b38': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b39': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b40': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b41': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b42': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b43': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b44': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b45': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
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        'encoder_b47': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
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        'encoder_b56': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b57': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
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        'encoder_b60': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b61': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b62': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b63': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b64': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b65': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b66': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
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        'encoder_b68': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b69': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b70': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b71': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
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        'encoder_b73': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b74': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b75': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b76': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b77': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b78': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b79': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b80': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b81': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b82': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b83': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b84': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b85': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b86': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b87': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b88': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b89': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b90': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b91': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b92': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b93': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b94': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b95': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])),
        'encoder_b96': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden