Advertisement

使用MATLAB和Excel进行定量预测与决策，并提供实际操作的代码示例。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源集成了大量的MATLAB示例代码，并附带了详尽的代码注释，旨在为学习者提供便捷的下载和学习途径。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB & Excel 在定量预测与决策中的应用——操作案例及代码
    优质
    本书通过丰富的操作案例和详细代码讲解了如何利用MATLAB及Excel进行高效的定量预测与决策分析，适合数据分析专业人士和技术爱好者阅读。 这段文字描述了一个资源包，其中包含了多个MATLAB的案例代码，并提供了详细的代码说明，供用户下载学习。
     
  • Python使用xlrd进行Excel文件操作的代码示例
    优质
    本文章提供了一系列基于Python库xlrd的操作Excel文件的具体代码实例。读者可以学习如何利用这些代码高效地读取和处理Excel数据。 导入xlrd库后打开文件： ```python import xlrd data = xlrd.open_workbook(路径) 获取所有工作表的名称。 sheet_names = data.sheet_names() 进入指定的工作表。 table = data.sheet_by_name(Sheet1) 查看该工作表共有多少行。 rowNum = table.nrows 查看该工作表共有多少列。 colNum = table.ncols 读取第一行的所有单元格内容： first_row_values = table.row_values(0) 获取第一列的内容，包括合并的单元格： ```
     
  • MATLAB及Excel在定量预测与决策中的应用【光盘内容】
    优质
    本书配套光盘包含MATLAB和Excel的数据文件、模型代码以及实用工具，辅助读者掌握书中介绍的定量预测与决策方法。 《MATLAB&Excel定量预测与决策》一书包含光盘内容及运作案例精编，对于数学建模非常有帮助，由电子工业出版社出版。
     
  • MATLAB与Excel在定量预测与决策中的应用（附随书光盘）
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何利用MATLAB和Excel进行数据分析、建模及可视化，适用于需要掌握量化分析技能的学习者和从业人员。附赠的随书光盘提供了丰富的实践资源。 《matlab&excel定量预测与决策》这本书的随书光盘提供给数学建模方面有需要的同学使用，按照惯例不收取积分，请大家多多分享免积分资源吧！
     
  • 使用C#和NPOI操作Excel的示例代码
    优质
    本示例代码展示了如何运用C#编程语言结合NPOI库高效地读取、修改及生成Excel文件，为开发者提供便捷的数据处理解决方案。 C#操作Excel的方法有很多种，常见的有微软官方的OLE Automation 和 Apache 的 POI 等。这里介绍的是将POI翻译成 C# 版本的 NPOI。POI 是 Apache 通过 Java 操作 Office 文件的一个 API，可以对 Excel、Word、PPT 等进行操作，功能非常强大。随后被翻译成了适用于C#的NPOI版本，类似于 log4j 和 log4net 的关系。据说在 .NET 4.0 版本之前的 NPOI 不支持 Office 2007 及以上版本的 XML 格式文件，但最新版已经解决了这个问题。 只需要下载并引用下面五个程序集就可以使用了。这里提供了一个操作 Excel 的类，这个类中包含了四个方法：两个用于导出数据和两个用于导入数据，并且可以通过 DataSet 进行数据处理。
     
  • 利用BP神经网络进行电价预测并提供Matlab代码
    优质
    本项目运用BP（反向传播）神经网络算法对电力价格进行预测，并附有详细的Matlab实现代码，为能源市场分析提供技术支持。 版本：MATLAB 2019a 领域：【预测模型-BP预测】 内容：基于BP神经网络实现电价预测，并附有MATLAB代码。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。
     
  • 使用 pandas.loc 进行指定列操作的示例
    优质
    本教程通过具体实例讲解了如何运用pandas库中的loc方法进行数据筛选和处理，专注于特定列的操作技巧。 在Python数据分析领域，`pandas`库是一个不可或缺的工具，其中`loc`方法是选取DataFrame中的特定行和列的重要功能之一。本篇将详细探讨如何利用`pandas.loc`进行复杂的数据选择操作。 使用`pandas.loc`时，可以借助标签或布尔数组来提取DataFrame中所需的子集数据。其基本用法为：`df.loc[row_labels, column_labels]`，其中的参数分别代表行和列的标识符。这使得能够以非常精确的方式选取所需的数据片段。 1. **通过标签选择数据**： - `df.loc[a:b]`: 此代码将返回从行标a到b（包括边界）的所有记录。 - `df.loc[:, one]`：此表达式会提取所有行中名为one的单一列的信息。 2. **使用可选参数**： 当两个输入均为单个值时，`df.loc[行标签, 列标签]`返回一个Series对象；若两者皆为列表，则输出则是一个DataFrame。 3. **通过布尔条件进行数据选择**： - `df.loc[布尔表达式, 列名]`: 使用此形式可以依据特定的逻辑条件筛选出满足要求的数据行。例如，使用如下的代码`df.loc[df.Cabin.notnull(), Cabin]`将只保留那些Cabin列值非空的所有记录。 在示例中，“`df.loc[ (df.Cabin.notnull()), Cabin ] = Yes`”的作用是定位DataFrame `df`内“Cabin”字段不为空的行，并将其对应的Cabin列内容更新为Yes。此操作首先通过`notnull()`函数生成一个布尔数组，其中每个True表示相应位置的数据非空；这些信息作为参数传递给`loc[]`方法以确定目标数据范围。 借助于强大的筛选和处理能力，如利用`pandas.loc`进行高效选择与修改DataFrame中的特定部分，在数据分析中显得尤为重要。它还支持结合其它函数（例如：`notnull()`、 `isnull()`）执行更精细的数据操作，并且可以灵活地应用切片、列表或集合等选取方式。 总之，“pandas.loc”是处理和分析数据时非常有用的工具，通过它可以精确而便捷地选择并修改DataFrame中的内容。掌握这种技术能够大大提高工作效率与数据分析能力，在实际工作中应当多加练习以熟练运用这一特性。
     
  • 【ELAMN预测】利用Elman神经网络进行股票预测并提供matlab代码下载.zip
    优质
    本资源提供了基于Elman神经网络的股票预测模型及其实现代码，帮助用户掌握股市预测技术。包含详细的MATLAB代码和示例数据，适用于学术研究与实践应用。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等领域的Matlab仿真，还包括无人机等多种应用方向的仿真内容。 适合人群包括本科生和研究生等进行科研或学习使用的技术爱好者。本博客由一位热爱科学研究的MATLAB开发者维护，致力于技术与个人修养同步提升，并欢迎对MATLAB项目有兴趣合作的朋友联系交流。
     
  • 使用DevExpress SpreadsheetControl进行Excel操作（包括打开、预览、保存、另存为和打印）的示例代码下载
    优质
    本资源提供利用DevExpress SpreadsheetControl组件实现Excel文件的基本操作（如打开、预览、保存、另存为及打印功能）的完整C#示例代码，方便开发者快速上手集成相关功能。 基于DevExpress的SpreadsheetControl实现对Excel文件进行打开、预览、保存、另存为以及打印功能的示例代码可以提供给开发者参考使用。
     
  • MyBatisPlus中使用updateById进行通用CRUD操作的示例代码
    优质
    本篇教程提供了在MyBatisPlus框架下利用`updateById`方法执行数据库记录更新的实例代码，适用于快速实现项目的增删改查功能。 MyBatisPlus中的通用CRUD提供了`updateById`方法的示例代码。这个方法用于根据主键ID更新实体对象。 以下是使用该方法的一个简单例子： 假设我们有一个名为User的实体类，它包含以下属性： - id（Long类型） - name（String类型） - age（Integer类型） 要使用MyBatisPlus的`updateById`方法来更新一个用户记录，可以按照如下步骤操作： 1. 创建一个新的User对象，并设置需要更新的数据。 2. 调用Mapper接口中的`updateById(User user)`方法。 示例代码如下： ```java // 导入必要的包 import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper; import org.springframework.stereotype.Repository; @Repository public interface UserMapper extends BaseMapper { } // 更新用户信息的Service类或Controller中使用的方法 @Service public class UserService { @Autowired private UserMapper userMapper; public void updateUserById(Long id, String name) { // 创建一个新的User对象，设置需要更新的数据，并指定主键ID。 User user = new User(); user.setId(id); user.setName(name); // 调用updateById方法进行数据库中的数据更新 int result = userMapper.updateById(user); if (result > 0) { System.out.println(用户信息已成功更新); } else { System.out.println(未找到对应的用户记录，或更新失败); } } } ``` 以上代码展示了如何使用MyBatisPlus的`updateById`方法来根据主键ID进行数据库中的数据更新操作。