C#获取工作簿中图形的集合

时间: 2023-08-05 16:33:05 浏览: 34
你可以使用 Microsoft.Office.Interop.Excel 库来获取工作簿中图形的集合。以下是一个示例代码: ```csharp using Microsoft.Office.Interop.Excel; // 打开 Excel 文件 Application excel = new Application(); Workbook workbook = excel.Workbooks.Open("YourWorkbook.xlsx"); // 获取所有图形 foreach (Shape shape in workbook.ActiveSheet.Shapes) { // 处理图形 // ... } // 关闭 Excel 文件 workbook.Close(false); excel.Quit(); ``` 此代码将打开名为 "YourWorkbook.xlsx" 的 Excel 文件,并获取工作表中的所有图形。你可以根据需要对图形进行处理。最后,代码将关闭 Excel 文件。
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C#获取工作簿中图标的集合

你可以使用 Microsoft.Office.Interop.Excel 库来获取工作簿中图标的集合。以下是一个示例代码: ```csharp using Microsoft.Office.Interop.Excel; // 打开 Excel 文件 Application excel = new Application(); Workbook workbook = excel.Workbooks.Open("YourWorkbook.xlsx"); // 获取所有图标 foreach (Icon icon in workbook.IconSets[1].CustomIcons) { // 处理图标 // ... } // 关闭 Excel 文件 workbook.Close(false); excel.Quit(); ``` 此代码将打开名为 "YourWorkbook.xlsx" 的 Excel 文件,并获取第一个图标集中的所有自定义图标。你可以根据需要对图标进行处理。最后,代码将关闭 Excel 文件。

C#拆分工作簿

您好!想要拆分C#工作簿,可以使用以下代码: ```csharp using System; using System.IO; using Excel = Microsoft.Office.Interop.Excel; namespace ConsoleApp1 { class Program { static void Main(string[] args) { // 打开Excel应用程序 Excel.Application excel = new Excel.Application(); Excel.Workbook workbook = excel.Workbooks.Open(@"C:\path\to\file.xlsx"); // 替换为您的文件路径 // 获取工作簿中的工作表总数 int sheetCount = workbook.Sheets.Count; // 遍历每个工作表 for (int i = 1; i <= sheetCount; i++) { Excel.Worksheet sheet = workbook.Sheets[i]; // 创建新的工作簿 Excel.Workbook newWorkbook = excel.Workbooks.Add(); Excel.Worksheet newSheet = newWorkbook.Sheets[1]; // 将当前工作表的值复制到新工作簿中 sheet.UsedRange.Copy(Type.Missing); newSheet.PasteSpecial(Excel.XlPasteType.xlPasteAll); // 保存新工作簿 string newFilePath = @"C:\path\to\newfile" + i + ".xlsx"; // 替换为您想要保存的文件路径和名称 newWorkbook.SaveAs(newFilePath); // 关闭新工作簿和新工作表 newWorkbook.Close(); newSheet = null; newWorkbook = null; } // 关闭工作簿和Excel应用程序 workbook.Close(); excel.Quit(); sheet = null; workbook = null; excel = null; } } } ``` 这段代码将打开指定路径下的Excel文件,遍历每个工作表,并将其值复制到新的工作簿中。然后,将新的工作簿保存为单独的文件。您可以根据需要更改文件路径和名称。

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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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