i=Range('c4:d13').ColumnDifferences
时间: 2024-05-11 18:18:29 浏览: 7
这段代码出现了错误,Range() 函数需要传入一个字符串类型的参数来指定单元格范围,而且 ColumnDifferences 属性是不存在的。
如果你想获取 "C4:D13" 这个区域中每一列相邻元素的差值,可以使用以下代码:
```
Sub ColumnDifferences()
Dim rng As Range
Set rng = Range("C4:D13")
Dim i As Long, j As Long
For j = 1 To rng.Columns.Count
For i = rng.Row To rng.Rows.Count + rng.Row - 2
Debug.Print rng.Cells(i + 1, j) - rng.Cells(i, j)
Next i
Next j
End Sub
```
这段代码会逐列遍历区域中的元素,输出每一列相邻元素的差值。你可以根据需要进行修改。
相关问题
用C语言有52张牌,花色a,b,c,d,数字1-13: a1,a2,a3,...a13,b1,b2,...,b13, c1,c2,...,c13,d1,d2,...,d13. 随机发给一个人13张牌。
这个问题涉及到随机数生成,可以使用rand()函数来完成。具体实现可以参考以下代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
int main() {
char cards[52] = {'a', '1', 'a', '2', 'a', '3', 'a', '4', 'a', '5', 'a', '6', 'a', '7', 'a', '8', 'a', '9', 'a', '10', 'a', '11', 'a', '12', 'a', '13', 'b', '1', 'b', '2', 'b', '3', 'b', '4', 'b', '5', 'b', '6', 'b', '7', 'b', '8', 'b', '9', 'b', '10', 'b', '11', 'b', '12', 'b', '13', 'c', '1', 'c', '2', 'c', '3', 'c', '4', 'c', '5', 'c', '6', 'c', '7', 'c', '8', 'c', '9', 'c', '10', 'c', '11', 'c', '12', 'c', '13', 'd', '1', 'd', '2', 'd', '3', 'd', '4', 'd', '5', 'd', '6', 'd', '7', 'd', '8', 'd', '9', 'd', '10', 'd', '11', 'd', '12', 'd', '13'};
char hand[13];
srand(time(NULL));
for (int i = 0; i < 13; i++) {
int index = rand() % 52;
hand[i] = cards[index];
}
for (int i = 0; i < 13; i++) {
printf("%c ", hand[i]);
}
printf("\n");
return 0;
}
```
这份代码会在控制台上输出13张随机牌,每一张牌由一个字符表示。具体输出结果会因为随机数的不同而有所差异。
import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans, MiniBatchKMeans def main(): file = pd.read_excel('C:/Users/h/Desktop/111.xlsx', 'Sheet2',header=0) # 首行为标题行 file = file.dropna() print(file.head()) z_scaler = lambda x:(x-np.mean(x))/np.std(x) dfScaler = file[['D1','D2','D3','D4','D5','D6','D7','D8','D9','D10','D11','D12','D13','D14']].apply(z_scaler) # 数据归一化 dfData = pd.concat([file[['文物采样点']], dfScaler], axis=1) df = dfData.loc[:,['D1','D2','D3','D9','D10']] X = np.array(df) print("Shape of cluster data:", X.shape) nCluster = 2 kmCluster = KMeans(n_clusters=nCluster).fit(X) print("Cluster centers:\n", kmCluster.cluster_centers_) print("Cluster results:\n", kmCluster.labels_) listName = dfData['文物采样点'].tolist() dictCluster = dict(zip(listName,kmCluster.labels_)) listCluster = [[] for k in range(nCluster)] for v in range(0, len(dictCluster)): k = list(dictCluster.values())[v] listCluster[k].append(list(dictCluster.keys())[v]) for k in range(nCluster): print("第 {} 类:{}".format(k, listCluster[k])) return if __name__ == '__main__': main()
这是一个使用 sklearn 库中的 KMeans 算法对数据进行聚类的 Python 代码。首先,代码读取了一个 Excel 文件,然后对数据进行了预处理,包括删除空值和数据归一化。接着,选取了部分特征列作为聚类的输入,使用 KMeans 算法进行聚类,最后将聚类结果输出。此外,该代码还将每个样本点的聚类结果与其对应的名称一起保存到了一个字典中,并将每个类别包含的样本点输出。