6输入一个5行6列的数组软件

六行四列表格如何变成四行六列?_百度知道
六行四列表格如何变成四行六列?
使用transpose函数:=TRANSPOSE(A2。例如。你试一下方法一:用来将表格中的行列进行转置:选中六行四列区域:H21:A2,勾选“转置”,右键复制,含义:F7)完成后三键CTRL+SHIFT+ENTER结束,选择性粘贴,再在空白处任意一个单元格单击右键,在任意空白单元格选中四行六列C18,在编辑栏中输入公式,确定就OK了方法二:F7是需要倒置的六行四列
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确定,右键复制,勾选“转置”,选择性粘贴。再在要放四行六列的地方右键选中区域
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出门在外也不愁这几天,一直忙着帮学院一个老师做一个软件的功能模块,
模块要求是 矩阵的一系列运算,
本来是要自己写的,后来,发现有现成的工具,很多,我最后选择了Eigen,
因为它方便啊~ &只需要把文件夹放到include文件夹下,就可以用了,打包什么也方便。
而且,跟别的工具比较一下,发现速度上也有一定的优势。
我是看这个东东的 &→ & 和 &这个
虽然,它函数名和Matlab差别有些大,可是,我不会用Matlab,就不会有用惯Matlab的人的别扭问题存在啦~~
最后,它的教程比较少,基本都是国外,自己看,
我就整理整理,发出来我自己的学习心得,应该是比较完整并清晰的博文了,
因为,我也是新手,犯错难免,希望大家能指出,共同进步!
更多精彩内容,尽在:http://blog.csdn.net/lttree
Ok,废话不多说,开练吧!
1.首先,要把这个东东加到VS中,提供我们使用。
先下载,解压缩: &
我的环境是 WIN7+VS2010 下载的3.2.2版本。
解压缩以后有这个文件夹:eigen-eigen-a21
恩,我只取了里面的 Eigen文件夹,
放到了VS2010文件夹下的vs_2010文件夹下VC文件夹下的include文件夹中,
也就是:&盘符:\VS2010\vs_2010\VC\include
(我不知道别人怎么放得,反正我是这么用的= &= 。)
然后就可以新建项目了,新建项目后,可以用:
#include &Eigen/Eigen&
using namespace E
加进来它的头文件,使用命名空间,
and then 你就可以用它的函数了。
2.认识它的一些头文件。
Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧:
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啊?有是英语?!!
不要怕,要多看,多读,多认!
最上面那段英文意思是:
Eigen库分为 核心模块和额外模块两部分,
每个模块都有一个用这个模块所相对应的头文件,
Eigen和Dense头文件方便的同时包含了几个头文件以供使用。
有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作。
??Geometry
几何学的类,有关转换、平移、进位制、2D旋转、3D旋转(四元组和角轴相关)
逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU)
??Cholesky
包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法。
(小科普:Cholesky分解是把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解)
??Householder
豪斯霍尔德变换,这个模块供几个线性代数模块使用。
(Householder transform: &&)
奇异值分解,最小二乘解算器解决奇异值分解。
QR分解求解,三种方法:HouseholderQR、ColPivHouseholderQR、FullPivHouseholderQR
??Eigenvalues
特征值和特征向量分解的方法:EigenSolver、SelfAdjointEigenSolver、ComplexEigenSolver
稀疏矩阵相关类,对于稀疏矩阵的存储及相关基本线性代数
包含: Core、Gelometry、LU、Cholesky、SVD、QR和Eigenvalues模块(头文件)
包含上述所有的模块(头文件)
关于上述东东,更详细的解释,可以看文档:
3.对矩阵的简单操作
Eigen提供了两种密集的对象Matrix(矩阵)和Vector(向量)。
这两者是通过矩阵模板类和一维或二维的数组模板类来实现的。
这两者有几点不同:
??Matrix类型变量加减法,若行列数不相等,则不能做加减;
Array类型的可以加减一个常数(各个元素分别加减该常数)。
??Matrix与Array类型变量做乘法也会有不同,Matrix是矩阵相乘,Array是对应元素相乘。
??但两者可以相互转换,方法为 .array() 和 .matrix()。
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→①定义(注意:定义矩阵时,默认没有初始化,必须自己初始化)
Eigen的矩阵类型,一般是Matrix后面跟类型符号来表示,比如说:
??' d ' 代表 double,矩阵存储的是double型的数据
??' f ' 代表float,矩阵存储的是float类型数据
??' c '代表complex,矩阵存数的是复数类型数据
??' i '代表int,矩阵存储的是整数类型
相应关系为:
MatrixXf m1(3,4);
//建立3行4列的动态矩阵
MatrixXf m2(3,3);
Vector3f v1;
//建立静态向量
X代表动态,f代表float型
→②初始化
m1=MatrixXf::Zero(3,4);
// 将矩阵3行4列初始化为0
m2=MatrixXf::Ones(3,3);
// 将矩阵3行3列初始化为1
v1=Vector3f::Ones();
// 将3行的纵向量初始化为1
cout&&&m1=\n&&&m1&&
cout&&&m2=\n&&&m2&&
cout&&&v1=\n&&&v1&&
运行出来效果:
进一步,测试一下:
MatrixXf m3(4,5);
m3=MatrixXf::Zero(4,5);
cout&&&m3_1=\n&&&m3&&
m3=MatrixXf::Ones(3,3);
cout&&&m3_2=\n&&&m3&&
m3=MatrixXf::Ones(6,6);
cout&&&m3_3=\n&&&m3&&
先定义一个,4行5列的矩阵
初始化为0,4行5列,这时输出,就发现是4行5列的0
初始化为3行3列的1,输出,3行3列的1
初始化为6行6列的1,输出,则成为6行6列的1,
具体看图:
也就是说,矩阵的大小与初始化息息相关,初始化多少,它就是多少。
谁让它是动态的呢?!
那么,你肯定会说,定义的时候声明行列干啥?
因为,下种方法初始化,就需要行列值了:
MatrixXf m3(2,3);
m3&&1,2,3,4,5,6;
cout&&&m3_1\n&&&
// 为了美观点,更像个矩阵,可以换行写
m3&&1.3,4,-8,
cout&&&m3_2=\n&&&m3&&
运行出来就是:
是不是非常简单粗暴的呢?
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这个就很简单了,直接就同数组的访问方式,
但是不是方括号,而是圆括号:
MatrixXf m3(2,3);
m3&&1,2,3,4,5,6;
cout&&&m3_1\n&&&m3&&
// 为了美观点,更像个矩阵,可以换行写
m3&&1.3,4,-8,
cout&&&m3_2=\n&&&m3&&
// 将第2行第3列的值改为99
m3(1,2)=99;
cout&&&m3_3=\n&&&m3&&
当然,同数组一样,第一行第一列的下标为(0,0)
4.矩阵的基础运算
代码执行了矩阵的:
??随机矩阵
??数乘矩阵
&span style=&white-space:pre&& &/span&MatrixXf m1(3,3);
// 矩阵全部元素置0
m1.setZero();
cout&&&m1_1=\n&&&m1&&
// 矩阵全部元素置1 ( 这里行列值不填,默认定义时候的行列,
若填写,则矩阵也会更改为填写的行列值 )
m1.setOnes(2,2);
cout&&&m1_2=\n&&&m1&&
// 随机生成一个矩阵
m1.setRandom();
cout&&&m1_3=\n&&&m1&&
// 置单位矩阵
m1.setIdentity(3,3);
cout&&&m1_4=\n&&&m1&&
m1&& 1 , 2 , 3 ,
5 , 9 ,10 ,
7 , 0 ,1 ;
// 矩阵求逆
m1.inverse();
cout&&&m1_5=\n&&&m1&&
// 矩阵转置
m1.transpose();
cout&&&m1_6=\n&&&m1&&
// 数 * 矩阵 ( 数 / 矩阵 )
m1 = 2.6 * m1 ;
cout&&&m1_7=\n&&&m1&&
运行结果,
啊,还有矩阵的加减乘除,
这个不用写了吧?
和平常的加减乘除一样的,
就是矩阵乘法要注意,两个矩阵的行列值哟~
5.矩阵的高级运算
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将文中后6行文字转换成一个6行6列的表格,设置表格居中,并使用&自动调整&功能根据内容调整表格;设置表格中第一行文字中部居中,其余各行文字中部右对齐。
所属学科:
试题类型:主观题
所属知识点:
试题分数:5.0 分
暂未组卷。
暂无学习笔记。
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