Wps中vlookup函数的使用方法

时间: 2024-01-05 20:49:22 浏览: 40
VLOOKUP函数是WPS表格中非常常用的函数,主要用于在一个范围内查找某个值,并返回该值所在行中的一个指定列的值。其语法如下: ``` VLOOKUP(要查找的值, 表格区域, 返回列数, 【精确匹配/模糊匹配】) ``` 其中,要查找的值可以是一个数值或者一个单元格引用;表格区域是要进行查找的范围,可以是一个单独的区域、一个命名区域或者一个公式;返回列数是要返回的列的序号,也可以是一个单元格引用;最后一个参数是可选的,表示查找方式,如果为TRUE或者省略,则进行精确匹配;如果为FALSE,则进行模糊匹配。 例如,假设有一个包含员工工号、姓名、部门和工资的表格,要查找某个员工的工资,可以使用如下公式: ``` =VLOOKUP(员工工号, A2:D10, 4, TRUE) ``` 其中,员工工号是要查找的值,A2:D10是表格区域,4表示要返回的列是工资列,TRUE表示进行精确匹配。
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Wps中vlookup函数逆向匹配

在WPS中,VLOOKUP函数可以用于进行正向匹配,即从左到右查找匹配项。如果需要进行逆向匹配,即从右到左查找匹配项,则可以使用INDEX和MATCH函数的组合。 具体步骤如下: 1. 在一个表格中,假设需要查找“匹配值”所在的行数,可以在该表格的第一列使用MATCH函数进行查找。如下图所示: ![step1](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/ed8r8j3v.png) 其中,MATCH函数的语法如下: ``` MATCH(lookup_value, lookup_array, match_type) ``` lookup_value:需要查找的值。 lookup_array:需要进行查找的数组。 match_type:匹配类型,0为精确匹配,1为查找比lookup_value小的最大值,-1为查找比lookup_value大的最小值。 在该例子中,需要查找的值为“匹配值”,需要进行查找的数组为“B2:B6”,匹配类型为精确匹配,因此公式为: ``` MATCH("匹配值", B2:B6, 0) ``` 该公式将返回匹配值所在的行数,即3。 2. 在该表格中,假设需要查找“匹配值”所在的列数,可以使用INDEX函数和MATCH函数的组合进行查找。如下图所示: ![step2](https://cdn.luogu.com.cn/upload/image_hosting/5xq7pv3g.png) 其中,INDEX函数的语法如下: ``` INDEX(array, row_num, [column_num]) ``` array:需要进行查找的数组。 row_num:需要查找的行数。 column_num:需要查找的列数。 在该例子中,需要进行查找的数组为“B1:F1”,需要查找的行数为1,需要查找的列数为MATCH函数返回的值,即3,因此公式为: ``` INDEX(B1:F1, 1, MATCH("匹配值", B2:B6, 0)) ``` 该公式将返回匹配值所在的列数,即D列。

wps的vlookup函数怎么用

在 WPS 表格中,`VLOOKUP` 函数用于在一个数据表格中进行垂直查找,并返回符合指定条件的值。 `VLOOKUP` 函数的语法如下: ``` =VLOOKUP(查找值, 查找范围, 返回列号, [精确匹配]) ``` 其中: - `查找值` 是要查找的值或条件; - `查找范围` 是要进行查找的数据范围,通常是一个数据表格; - `返回列号` 是要返回的值所在的列号,从左边第一列开始计数; - `精确匹配` 是一个可选参数,用于指定是否进行精确匹配。默认为 `TRUE`(或 `1`),表示进行精确匹配;如果设置为 `FALSE`(或 `0`),表示进行近似匹配。 下面是一个示例,展示如何使用 `VLOOKUP` 函数: 假设你有以下数据表格: | | A | B | |---|-------|-------| | 1 | 苹果 | 10 | | 2 | 橙子 | 15 | | 3 | 香蕉 | 20 | | 4 | 葡萄 | 25 | 如果你想根据水果名称查找对应的价格,可以使用以下公式: ``` =VLOOKUP("橙子", A1:B4, 2, TRUE) ``` 这将返回值 `15`,因为橙子对应的价格是 `15`。 请根据你的实际需求,将上述示例中的参数替换为你要查找的值、数据范围和返回列号,然后在相应的单元格中输入公式即可使用 `VLOOKUP` 函数。

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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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