用思维导图画出Excel上的Power Query编辑器的主要功能

很抱歉，我无法直接在此处绘制思维导图。不过，我可以列出主要的 Power Query 编辑器功能：

1. 数据源连接：连接各种数据源，例如 CSV、Excel、数据库或 Web 数据。

2. 数据转换：使用内置的转换功能，例如拆分列、合并、过滤、排序、填充和替换等，对数据进行转换。

3. 数据格式化：格式化数据以使其易于阅读和分析，例如更改日期和时间格式、数值格式等。

4. 数据透视表：创建交互式数据透视表，以便对数据进行汇总和分析。

5. 数据合并：将多个数据集合并为一个数据集，以便在不同的表格中进行分析。

6. 参数化查询：创建可以接受参数的查询，以便在不同条件下重复使用查询。

7. 自定义列：创建自定义列，可以使用公式或函数从现有列中提取数据。

8. 数据导入和导出：将查询结果导入到 Excel 中，或将查询结果导出到其他格式，例如 CSV 或文本文件。

这些功能使 Power Query 编辑器成为一个强大的数据工具，可以帮助用户从各种数据源中获取、转换和处理数据。

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用思维导图画出esp-idf的ble从机编程知识结构图

抱歉，作为AI语言模型，我不能直接画图。但是我可以列出ESP-IDF BLE从机编程的知识结构。它包括以下内容：

1. ESP-IDF BLE库的基本概念和使用方法
2. BLE协议栈的结构和功能
3. BLE从机的基本概念和实现方法
4. BLE从机的服务和特征的定义和实现
5. BLE从机的广播和连接方式
6. BLE从机的数据传输和处理方法
7. BLE从机的电源管理和低功耗设计

这些知识点相互关联，组成了ESP-IDF BLE从机编程的基本知识体系。通过学习这些知识点，可以掌握ESP-IDF BLE从机编程的核心技术，实现BLE从机设备的开发和应用。

python 在一个画布上用六个子图画出前六名学生的四门课程成绩的饼图

要在一个画布上用六个子图画出前六名学生的四门课程成绩的饼图，我们可以使用Python中的matplotlib库来实现。

首先，导入必要的库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

然后，创建一个6x4的子图布局：

fig, axes = plt.subplots(6, 4, figsize=(10, 10))

接着，定义六个学生的姓名和成绩数据：

students = ['学生A', '学生B', '学生C', '学生D', '学生E', '学生F']
scores = np.random.randint(0, 100, size=(6, 4))

接下来，使用循环遍历子图，并为每个子图绘制饼图：

for i in range(6):
    for j in range(4):
        ax = axes[i, j]
        ax.pie(scores[i, :], labels=['课程1', '课程2', '课程3', '课程4'], autopct='%1.1f%%')
        ax.set_title(students[i])

# 删除多余的子图
for i in range(6):
    for j in range(4, 6):
        fig.delaxes(axes[i, j])

最后，显示图形：

plt.tight_layout()
plt.show()

这样，就能够在一个画布上用六个子图画出前六名学生的四门课程成绩的饼图了。