如何给相同数字进行统计计数？

一、如何给相同数字进行统计计数？

答:excel可按下列方法自动统计相同种类的数量:

1.打开一个需要计算重复次数或者出现次数的Excel表格。

2.选中要放次数的某个单元格。

3.在单元格中输入=count,会出现提示,选择countif函数。

4.countif函数前半部分选择的是整列,逗号后半部分选择的是第一个单元格。

5、输入完成后单击回车键，第一个单元格就出现重复数值了。

二、Excel怎样统计相同数字的个数？

如果您想要统计Excel表格中某一列或区域中相同数字的个数，可以按照以下步骤进行：

1. 选定需要统计的列或区域，并将其按从小到大（或从大到小）的顺序排序。

2. 在空白单元格输入以下公式（假设要统计的数字在A列中）：=COUNTIF(A:A,A1)

3. 按下Enter键，这时候会出现相应数字在A列中出现的次数。如果要统计所有数字的出现次数，可以将这个公式拖动到表格中所有需要统计的单元格。

4. 如果希望将结果进行可视化展示，可以选择以图表方式呈现。选中统计结果单元格的区域，然后在Excel的菜单中选择“插入”->“图表”，选择“柱形图”等适合的方式即可。

这样，您就可以使用COUNTIF函数来统计Excel表格中相同数字的个数，并将结果可视化展示出来。

三、excel怎么统计相同的数字出现几次？

在Excel中，可以使用“计数”函数来统计相同数字出现的次数。具体步骤如下：

1. 在一个新的单元格中输入“=COUNTIF(区域, 数字)”函数，其中“区域”是要统计的数字范围，“数字”是要统计出现次数的数字。例如，要统计A1到A10单元格中数字“5”的出现次数，可以输入“=COUNTIF(A1:A10, 5)”函数。

2. 按下回车键，Excel会计算出数字“5”在A1到A10单元格中出现的次数，并将结果显示在该单元格中。

如果要统计多个数字的出现次数，可以逐个输入“COUNTIF”函数，或者使用“SUM”函数对多个“COUNTIF”函数结果求和。例如，要统计A1到A10单元格中数字“5”和“6”的出现次数，可以输入“=COUNTIF(A1:A10, 5)+COUNTIF(A1:A10, 6)”函数，或者输入“=SUM(COUNTIF(A1:A10, {5,6}))”函数。其中“{5,6}”表示要统计的数字列表，使用大括号将数字括起来即可。

需要注意的是，如果要统计出现次数的范围包含了空单元格或者非数字单元格，需要使用“COUNTIFS”函数来进行统计。例如，要统计A1到A10单元格中数字“5”的出现次数，同时排除空单元格，可以输入“=COUNTIFS(A1:A10, 5, A1:A10, "<>")”函数。

四、python判断两个矩阵是否相等？

在Python中，可以使用NumPy库来判断两个矩阵是否相等。可以使用np.array_equal()函数来比较两个矩阵是否元素一致。例如，若矩阵A和矩阵B分别为np.array([[1, 2], [3, 4]])和np.array([[1, 2], [3, 4]])，可以通过np.array_equal(A, B)来判断两个矩阵是否相等。若相等，返回True；若不相等，返回False。

若需要判断两个矩阵每个元素是否都相等，可以使用np.allclose()函数。该函数可以接受两个矩阵作为参数，并比较它们的每个元素是否在给定的容差范围内相等。例如，若矩阵A和矩阵B是np.array([[1.00001, 2.00002], [3.00003, 4.00004]])，可以通过np.allclose(A, B, atol=1e-5)来判断两个矩阵在容差范围内是否相等。若相等，返回True；若不相等，返回False。

除了使用NumPy库的函数外，还可以使用纯Python来判断两个矩阵是否相等。可以用嵌套的循环遍历两个矩阵的元素，并逐个进行比较。如果发现任意一个元素不相等，则可以判定两个矩阵不相等。以下是一个示例代码：

```python

def matrix_equal(matrix1, matrix2):

if len(matrix1) != len(matrix2) or len(matrix1[0]) != len(matrix2[0]):

return False

for i in range(len(matrix1)):

for j in range(len(matrix1[0])):

if matrix1[i][j] != matrix2[i][j]:

return False

return True

```

其中，matrix1和matrix2分别为两个矩阵，每个矩阵都是由列表表示的二维数组。可以通过调用`matrix_equal(matrix1, matrix2)`来判断两个矩阵是否相等。如果返回True，则表示两个矩阵相等；如果返回False，则表示两个矩阵不相等。要注意的是，这种方法适用于一般的矩阵比较，但在处理大型矩阵时可能会比较耗时。在这种情况下，使用NumPy库的函数可能更加高效。

五、python怎么输入一个数组矩阵？

python中如果不使用numpy或pandas包的话，想要输入矩阵的方法就是手动输入多维列表。比如2*2的矩阵，举个例子，[[1, 3],[5, 8]]就表示一个2*2的矩阵。

如果使用numpy来写的话，使用array，arrange，ones，zeros等方法来创建你需要的矩阵。具体的参考numpy官方文档就好了。

六、python如何统计数字和小写字母？

python统计字符串中字母个数

给一个字符串，统计其中的数字、字母和其他类型字符的个数；

例如：输入“254h!%he”，输出：数字=3，字母=3，其他=2

方法：

①首先用“str_count = 0”定义字母的字符初始个数为0

②接着遍历字符串，判断字符串内各字符的类型，并将字母个数累加；

③最后用“print(‘字母 = %d’ %(str_count))”输出字母个数结果即可。

数字初始个数

1

int_count = 0

字母初始个数

1

str_count = 0

其他字符初始个数

1

other_count = 0

输入字符串

1

a = input(‘please input a str\n’)

遍历字符串

for i in a:

# 判断是否为数字

if i.isdigit():

int_count += 1

# 判断是否为字母

elif i.isalnum():

str_count += 1

# 判断为其他字符

else:

other_count += 1

print(‘数字 = %d, 字母 = %d，其他 = %d’ %( int_count ,str_count,other_count))

七、一个数字的矩阵怎么求伴随矩阵？

首先求出 各代数余子式

A11=(-1)^2 *(b22 * c33 - b23 *c32)= b22*c33-b23*c32

A12=(-1)^3 *(b21 * c33- b23 * c31)=-b21*c33+b23*c31

A13=(-1)~4 *(b21 * c32- b22* c31)=b21 *c32- b22*c31

B21=(-1)~3 * (a12 * c33- a13 * c32)=-a12* c33 + a13*c32

……

C33= (-1)^6 * (a11 * b22 - a12 * b21)=a11 * b22 - a12*b21

然后伴随矩阵就是

A11 A12 A13

B21 B22 B23

C31 C32 C33

的转置 矩阵AT(T为上标)

八、python如何创建一个全是x的矩阵？

溢出测试时，常常需要生成一长串字符串去填充缓冲区，用循环的话比较麻烦。python中直接可以用乘号来操作字符串：

shellcode = '\x90' * 1000 执行后，shellcode的值为1000个\x90。 同时也可以用加号来操作字符串，连接两个字符串的例子如下：

import struct buffer = 'A' * 100 jmpesp = struct('<L', 0x7ffa4512) #将0x7ffa4512转化为\x12\x45\xfa\x7f的格式 buffer += jmpesp 例如：三阶的单位阵：

unit1=[[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]] print(unit1) for i in range(0,3): for j in range(0,3): print(unit1[i][j],end=' '

) print() for i in range(0,3): print(unit1[i])

九、两个矩阵等价则解相同吗？

当然不是!矩阵等价是指两个同型矩阵且秩相等!!除非满秩时只有零解才一定同解!非满秩时基本不会出现同解的情况!!

等价矩阵简单说就是秩相同。

矩阵方程范围太广了，假定题主说的是线性方程组。这明显不一定同解，因为两个矩阵初等行变换形式不一定完全相同。

十、两个矩阵形状相同叫什么？

若A~B，则有:

1、A与B有相同的特征值、秩、行列式。

2、|A|=|B|

3、tr(A)=tr(B)

4、r(A)=r(B)

5、A^k~B^k

6、A与B同时可逆或同时不可逆，且可逆时A^-1~B^-1。

7、相似矩阵具有相同的可逆性，当它们可逆时，则它们的逆矩阵也相似。

8、对称性:有A~B则有B~A

9、若A与对角矩阵相似，则称A为可对角化矩阵，若n阶方阵A有n个线性无关的特征向量，则称A为单纯矩阵。

扩展资料

矩阵特征向量的几何含义

矩阵乘以一个向量的结果仍是同维数的一个向量。因此，矩阵乘法对应了一个变换，把一个向量变成同维数的另一个向量。

比如可以取适当的二维方阵，使得这个变换的效果就是将平面上的二维变量逆时针旋转30度。这时除了零向量，没有其他向量可以在平面上旋转30度而不改变方向的，所以这个变换对应的矩阵（或者说这个变换自身）没有特征向量（注意：特征向量不能是零向量）。

综上所述，一个变换（或者说矩阵）的特征向量就是这样一种向量，它经过这种特定的变换后保持方向不变，只是进行长度上的伸缩而已