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  • access统计几个常用函数

    千次阅读 2016-09-07 16:23:42
    假设你的access表为名叫“学生表”,那么,在... 注意的是表内没有重名信息。 2、通过某个成绩确定具有这成绩的学生的个数,公式为:  =DCount("编号","学生表","成绩=" & [成绩]) 3、通过班级确定该所有学生的总
     假设你的access表为名叫“学生表”,那么,在窗体和报表中你可以进行以下设计--
    1、通过姓名查找其成绩,公式为:
     =DLookUp("成绩","学生表","姓名='" & [姓名] & "'")
     要注意的是表内没有重名信息。
    2、通过某个成绩确定具有这个成绩的学生的个数,公式为:
     =DCount("编号","学生表","成绩=" & [成绩])
    3、通过班级确定该所有学生的总分数,公式为:
    =DSum("成绩","学生表","班级=" & [班级])
    4、通过班级确定某班的平均分数,公式为:
    =DAvg("成绩","学生表","班级=" & [班级])
    5、通过班级确定该班的最高分,公式为:
    =DMax("成绩","学生表","班级=" & [班级])
    6、通过班级确定该的最低分,公式为:
    =DMin("成绩","学生表","班级=" & [班级])
    这里介绍仅仅是基本设计思路。在具体操作中,应该考虑具体情况,灵活运用。

    用access进行报表或窗体设计,有时可能会出现这种情况:设计好的计算或引用的控件有时会显示为“#错误”。这不是因为你输入的公式或引用错误,而是因为你要进行的计算或引用暂时没有数据信息所致。比如下面这个文本控件的公式--

        ="符合搜索条件的记录共" & 复合查询子窗体.Form.计数 & "条"

        这个表达式并不错,它放在主窗体上是要对子窗体里的筛选数据进行计数,子窗体里有几条数据,它就会显示一个常规数字。但是,如果子窗体里没有数据,这个控件就会显示“#错误”。这是因为设计时只考虑了一般情况,而未考虑特殊情况所致。解决的办法很简单,将上面那个公式改成以下公式即可--

        ="符合搜索条件的记录共" IIf(IsError(复合查询子窗体.Form.计数),"",& 复合查询子窗体.Form.计数) & "条"

        这样改好后,如果有数据就如实显示;如果没有数据,将不再显示“#错误”。

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  • import re def statistical(s): letter = "[a-zA-Z]" digital = "[0-9]" blank = "[ ]" letter_numbers = 0 digital_numbers = 0 blank_numbers = 0 for i in s: if(re.match(letter,i)) !...
    import re
    def statistical(s):
    	letter = "[a-zA-Z]"
    	digital = "[0-9]"
    	blank = "[ ]"
    	letter_numbers = 0
    	digital_numbers = 0
    	blank_numbers = 0
    	for i in s:
    		if(re.match(letter,i)) != None:
    			letter_numbers += 1
    		if(re.match(digital,i)) != None:
    			digital_numbers += 1
    		if(re.match(blank,i)) != None:
    			blank_numbers += 1
    	others = len(s) - letter_numbers - digital_numbers - blank_numbers
    	return letter_numbers,digital_numbers,blank_numbers,others
    
    
    if __name__ == "__main__":
    	s = "abc 123 ABC =-"
    	print("字母的数量:"+str(statistical(s)[0]))
    	print("数字的数量:" + str(statistical(s)[1]))
    	print("空格的数量:" + str(statistical(s)[2]))
    	print("其他的数量:" + str(statistical(s)[3]))
    

    输出结果:

    字母的数量:6
    数字的数量:3
    空格的数量:3
    其他的数量:2

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  • gcov 统计 inline 函数

    千次阅读 2014-02-28 12:32:33
    假设类A的头文件为 A.h, 实现文件为 A.cpp.A 有几个 inline 成员函数定义在 A.h 中。使用 gcov 统计 A 的代码覆盖率时,可能发现 A.h 中的 inline 成员调用次数为空或0。除了确实未调用的原因,可能是 gcov 统计...

    gcov 统计 inline 函数

    (金庆的专栏)


    gcov可以统计 inline  函数,可是实际使用中碰到统计次数总是为0的现象。


    假设类A的头文件为 A.h, 实现文件为 A.cpp.

    A 有几个 inline  成员函数定义在 A.h 中。

    使用 gcov  统计 A 的代码覆盖率时,可能会发现 A.h 中的 inline 成员调用次数为空或0。

    除了确实未调用的原因,可能是 gcov 统计的对象错了。

    "gcov A.cpp" 统计的是 A.cpp 中实现的函数代码,如果 A.cpp  中未调用自身的 inline  函数,统计结果确实为0。

    只有到这些 inline 的调用方 cpp 文件中去统计,才会有想要的结果。

    例如,B.cpp 中调用了 A 的 inline  函数,"gcov B.cpp" 才会统计出这些 inline 代码.

    参考:

    Why the inline function can not be covered?


    另外,CMake  构建的.o文件命名不是 A.o,  而是 A.cpp.o,  所以

    gcov A.cpp

    会报 A.gcno 不存在。

    实际文件应该是 A.cpp.gcno.

     把它复制为 A.gcno 就行了。

    或者用

    gcov A.cpp.gcda

    不知为什么,可以直接用 gcda 文件作为输入。

    或者

    gcov -o A.cpp.o A.cpp

    这样应该是标准的调用方式。




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  • Python: NLTK几个入门函数

    千次阅读 2015-09-28 18:53:37
    nltk的几个常用函数

    安装了nltk 以及对应的一些英文语料之后,开始按照python自然语言处理学习 来学习, 有几个入门级别的函数,记录如下:


    text.concordance(word)

    这个函数就是用来搜索单词wordtext 中出现多的情况,包括出现的那一行,重点强调上下文,实例如下:

    In [1]: from nltk.book import *
    *** Introductory Examples for the NLTK Book ***
    Loading text1, ..., text9 and sent1, ..., sent9
    Type the name of the text or sentence to view it.
    Type: 'texts()' or 'sents()' to list the materials.
    text1: Moby Dick by Herman Melville 1851
    text2: Sense and Sensibility by Jane Austen 1811
    text3: The Book of Genesis
    text4: Inaugural Address Corpus
    text5: Chat Corpus
    text6: Monty Python and the Holy Grail
    text7: Wall Street Journal
    text8: Personals Corpus
    text9: The Man Who Was Thursday by G . K . Chesterton 1908
    
    In [2]: text1.concordance('monstrous')
    Displaying 11 of 11 matches:
    ong the former , one was of a most monstrous size . ... This came towards us , 
    ON OF THE PSALMS . " Touching that monstrous bulk of the whale or ork we have r
    ll over with a heathenish array of monstrous clubs and spears . Some were thick
    d as you gazed , and wondered what monstrous cannibal and savage could ever hav
    that has survived the flood ; most monstrous and most mountainous ! That Himmal
    they might scout at Moby Dick as a monstrous fable , or still worse and more de
    th of Radney .'" CHAPTER 55 Of the Monstrous Pictures of Whales . I shall ere l
    ing Scenes . In connexion with the monstrous pictures of whales , I am strongly
    ere to enter upon those still more monstrous stories of them which are to be fo
    ght have been rummaged out of this monstrous cabinet there is no telling . But 
    of Whale - Bones ; for Whales of a monstrous size are oftentimes cast up dead u

    从输出格式中可以看出来, concordance 将要查询的单词,基本显示在一列,这样容易观察其上下文.


    text.similar(word)

    这个函数的作用则是根据word 的上下文的单词的情况,来查找具有相似的上下文的单词. 比如monstrous 在上面可以看到,有这样的用法:

    most monstrous size
    the monstrous pictures
    this monstrous cabinet

    等等, similar() 函数会在文本中 搜索具有类似结构的其他单词, 不过貌似这个函数只会考虑一些简单的指标,来作为相似度,比如上下文的词性,更多的完整匹配, 不会涉及到语义.
    可以看看下面的例子:

    In [3]: text1.similar('monstrous')
    imperial subtly impalpable pitiable curious abundant perilous
    trustworthy untoward singular lamentable few determined maddens
    horrible tyrannical lazy mystifying christian exasperate
    
    In [4]: text2.similar('monstrous')
    very exceedingly so heartily a great good amazingly as sweet
    remarkably extremely vast
    
    In [5]: text3.similar('monstrous')
    No matches#表示无匹配

    这个可以看出的是, text1text2 对同一个单词monstrous 的不同使用风格.


    text.common_contexts([word1,word2…])

    这个函数跟simailar() 有点类似,也是在根据上下文搜索的.
    不同的是,这个函数是用来搜索 共用 参数中的列表中的所有单词,的上下文.即: word1,word2 相同的上下文.看例子:

    In [8]: text1.similar('monstrous')
    imperial subtly impalpable pitiable curious abundant perilous
    trustworthy untoward singular lamentable few determined maddens
    horrible tyrannical lazy mystifying christian exasperate
    
    In [9]: text1.common_contexts(['monstrous','subtly'])
    most_and
    
    In [10]: text1.common_contexts(['monstrous','imperial'])
    most_and
    
    In [11]: text1.common_contexts(['monstrous','few'])
    the_pictures#表示:the monstrous pictures, 和 the few pictures 都存在与text1中. 上面同理.
    

    text.dispersion_plot([word1, word2,])

    这个函数是用离散图 表示 语料中word 出现的位置序列表示.
    text1.dispersion_plot(['monstrous','few'])
    效果如下:
    离散图

    其中横坐标表示文本的单词位置.纵坐标表示查询的单词, 坐标里面的就是,单词出现的位置.就是 单词的分布情况


    基本函数

    In [8]: len(text9)#统计单词量:以单词和标点符号为单位
    Out[8]: 69213
    
    In [9]: text9.count('the')#统计频数
    Out[9]: 3291
    
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空空如也

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