學習分享_阿好伯

markdown 開學一周了 今天來整理一些我每周都會用到的好軟體 或是值得收藏的好軟體 先以介紹為主若是詳細使用有需要再來分享 # 多平台必裝_數位筆記本OneNote_Win, Ios, Android 優點太多無法一一舉例 但相信我安裝就對了 下面是我分享過的一些使用教學  [黑板、文件擷取_Office Onenote手機版實用功能](https://b10231040.blogspot.com/2018/05/6office-onenote.html) [Onenote推坑文與推薦套件使用](https://b10231040.blogspot.com/2018/05/5evernoteonenote.html) ["Onetastic"推薦插件巨集](https://b10231040.blogspot.com/2018/09/onenoteonetastic.html) # 瀏覽器 ## Google Chome套件 ### 書籤管理 Toby 漂亮的看板模式 可以做很好的分類也可以打上一些註解 方常適合用於管理網頁 缺點沒有手機版  {%youtube J3tfdcwb5U4 %} **[安裝網址](https://chrome.google.com/webstore/detail/toby-for-chrome/hddnkoipeenegfoeaoibdmnaalmgkpip)** ### 網頁剪輯 Clip to Onenote 快速擷取任何網頁到 OneNote 在OneNote輕易地編輯、加上註解或共用網頁 可以去除網頁不需要的資訊干擾 對真正需要的文章、食譜或產品資訊進行剪輯  **[安裝網址](https://chrome.google.com/webstore/detail/onenote-web-clipper/gojbdfnpnhogfdgjbigejoaolejmgdhk?utm_source=chrome-app-launcher-in...

markdown ### [為何我們需要可視化(visualization)?](https://b10231040.blogspot.com/2018/08/1.html) Webster 字典中visualization的定義如下。 Vi.su.al.i.za.tion [1] 1.Formation of mental visual images 2.The act or process of interpreting in visual terms or of putting into visible form. 將抽象的科學或者商業數據.用圖像表示出來.幫助理解數據的意義的過程。 它通常會在進行數據分析(data analysis)的過程中大量的使用 從數據展示需求的角度選擇恰當的圖表，可以更好的形式彰顯數據的潛在性、規律性與價值 數據的展現包括用圖表展示數據和用統計量描述數據等內容 圖表的類型有數十種以上  不同的圖表展現出的資訊也不同 適合的資料呈現對於讀者來說能用最少的時間來了解你所呈現的內容 下面整理一些常見的圖表類型說明基本圖表的特點和適用場合 ## 柱狀圖（Bar Chart） 我們經常看到條形圖，很容易忽視它們的效果 條形圖可以顯示值隨時間的變化 適用場合是二維數據集（每組數據點包括兩個值x和y） 或者它們可以提供多個類別的直接比較  注意的是資料類別不適合過多 柱狀圖的X軸可以很適合用於時間維 讀者習慣性認為存在時間趨勢 如果遇到X軸不是時間維的情況，建議用顏色區分每根柱子 改變用戶對時間趨勢的關注  或是使用垂直排列的方式  ## 折線圖（Line Chart） 折線圖也適用場合是二維數據集（每組數據點包括兩個值x和y） 比柱狀圖更適合呈現時間序列或是先後順序的差異 折線圖特別擅長於揭示數據的整體趨勢  也適合...

markdown  ### [點我安裝擴充套件](https://chrome.google.com/webstore/detail/password-checkup/pncabnpcffmalkkjpajodfhijclecjno) 帳戶發生資料侵害事件時，Password Checkup 可協助您重新確保帳戶的安全性 只要輸入的使用者名稱和密碼受到 Google 已知的資料侵害而有安全疑慮 您就會收到一則警示。請重設您的密碼 如果您也在任何其他帳戶中使用了相同的使用者名稱和密碼，請重設該帳戶的密碼 我們在設計 Password Checkup 時便將隱私權納入考量 因此這項擴充功能不會回報任何與您的帳戶、密碼或裝置相關的個人識別資訊 而是會以匿名的方式回報以下資訊： 揭露不安全憑證的查詢次數、使用者是否因警示而變更密碼 以及與這些事件關聯的網域，以改善網站的涵蓋範圍 Google表示支持“大多數”美國站點針對大約40億個洩漏用戶名和密碼的數據庫， 並在發現匹配時向您發出警告  注意：如果我們認為您Google帳號的密碼不安全，會主動建議您更改密碼（即使您並未使用“密碼檢查(Password Checkup)”） ## 查詢是否有被盜取或是洩漏的帳密 若是想查詢是否有被盜取或是洩漏的帳密 可以到揭露網站 [';--have i been pwned?](https://haveibeenpwned.com/)查詢  上面收集了340個網站64億多個洩漏帳號 世界上平均一人接近一個帳號洩漏 使用方法也很簡單輸入Email就可以了  下面擷取幾個網站上大家可能聽過或是使用過的軟體 被盜取都是以前的事了但大家可能都沒注意到   ![](https://i.imgur.com/QxQ...

markdown 判斷變數類型函數 `class()` --- R內建的`class(x)`可以用來判斷資料類型 首先可以分為下面6種資料類型 R 處理數值的限制 --- 在R內建的數值運算上是有限制的 R 的 `.Machine` 這個內建變數中有一些關於數值資料的資訊 這些資訊可能會因為不同的電腦而有不同（不過對大多數的電腦而言，通常都是一樣的） 以下是跟一般使用者比較相關的數值。 `.Machine$double.xmax` 與 `.Machine$double.xmin` 分別表示目前 R 所能處理的最大浮點數與最小正浮點數： ```R .Machine$double.xmax # [1] 1.797693e+308 .Machine$double.xmin # [1] 2.225074e-308 .Machine$integer.max 則是 R 可以處理的最大整數值： .Machine$integer.max [1] 2147483647 ``` 2147483647 這個值就等於 2^31^ −1 如果需要更高精度的數值運算可以使用 Rmpfr 這個套件 而如果是大數運算，則可以使用 brobdingnab 套件。 浮點數陷阱 --- 而浮點數大家可以去查看看，對他了解是一種電腦存檔所產生問題 在某些運算時可能回造成與我們預期解果不同 多數程式語言都會有問題 但也都有解決方法 看是使用套件Rmpfr或是換個方式判斷結果 例如用R計算`((0.81 * 0.1) + (0.09 * (-0.9)))` 理論上是0但結果會得到1.387779e-17 那這時可以像是以有效位數的方式擷取到小數點後兩位 或是做判斷是不是 -0.01 0.5 #生成隨機數字後判斷是否大於0.5 ) test.df ```  參考資料 --- >R程式語言的基礎:物件 >>吳漢銘 國立臺北大學 統計學系 >[R的變數與空間](https://blog.gtwang.org/r/r-variables-and-workspace/) >>G. T. Wang >[數字資料表示法](http:...

markdown 前言 --- 在前一篇[Excel_必學函數_VLOOKUP_深入教學](https://hackmd.io/s/HkuIa0TmN)中講解了最常用也最簡單的查詢函數 而今天的主角會是 Match + Index 與Vlookup不同的是它的使用上較彈性 且可以做到 Vlookup + Hlookup 加起來更多的功能 基本函數解說 === MATCH --- ==MATCH(lookup_value, lookup_array, [match_type])== MATCH(查詢的數值, 查詢範圍, [查詢方式]) MATCH 函數語法具有下列引數： lookup_value 必要。這是要在 lookup_array 中比對的值。 例如，當您在通訊錄中查閱某個人的號碼時，您是以那個人的姓名作為查閱值，但是電話號碼才是您要的值。 lookup_value 引數可以是一值 (數字、文字或邏輯值)，也可以是數字、文字或邏輯值的儲存格參照  ▼MATCH演示  Match 回傳的是查詢範圍的相對位置 像是我要是更改查詢範圍他的回傳相對位置也不同  INDEX --- ==INDEX(array, row_num, [column_num])== INDEX(儲存格範圍或常數陣列, 回傳列數, [回傳欄數])  --- 跟上次提到的Vlookup比較可以發現一些差異 最大差別在於Vlookup可以直接對照搜尋的數值或文字回傳相對應欄位的數值  組合方式 --- 但是只要將上面提到的 Match 函數帶入 Index 中 利用 Match 搜尋想要的資料位置後用 Index 回傳 相互組成像下面這樣的函數 ``` INDEX(儲存格範圍或常數陣列, 回傳列數 , [回傳欄數]...

markdown 四則運算 --- 跟我們平時所用的加(+)、減(-)、乘(*)和除(/)一樣 大家可以參考下列範例 ```R x = 2 + 4 y = x - 6 z = (y + 4 ) * x z / x ```  餘數和商數 --- 計算餘數所使用的符號是"%%"，可計算出除法運算中的餘數。 整除所使用的符號是"%/%"，是指除法運算中只保留整數部分 ``` R #計算9除以6的餘數 9 %% 6 #計算12除3的商數 12 %/% 3 # ``` 次方或平方根 --- 次方的符號是"**"或"^"，平方根是使用函數sqrt()。 平方根的計算也可以0.5次方替代 ```R #計算2的平方 2 ** 2 #計算2的3次方 2 ^ 3 ```  絕對值 --- 絕對值的函數名稱是abs()，不論函數內的值是正或負，結果皆顯示正數。  > ### R的指數與對數 exp(x)是指自然數e的x次方，其中e的近似值是2.718282。 對數有2種類型。 1.以自然數e為底的對數，，語法是log(x) 2.以一般數y的對數，語法是log( x,y )  R的科學符號 e --- 與我們常看到的顯示方法很像，在這須注意數字與e不可空格，不然會發生Error錯誤  pi 為系統預設值，但也是可以將其取代乘其他數字  假設不小心更改到，只需要利用函數 rm()去除變數即可  三角函數 --- ![](https://i.imgur.c...

markdown 互動式Excel簡單製作 === [TOC] 今天先來說明下拉式選單、微調按鈕與格式化表格 主要可以做到上次講解VLOOKUP時的呈現效果  下拉式選單 --- 首先我會圈選資料範圍 選擇公式/定義名稱中的從選取範圍建立 若是頂端列含有資料別名稱就可以依照首列資料自動命名  之後再由名稱管理員那確認名稱與參照是否跟自己想的一樣  之後就可以利用資料驗證方式來設定下拉式選單 這裡稱為==資料驗證==最主要的功能是避免填入資料類型錯誤 可以對於輸入資料做一個限制 例如手機號碼長度或是特定文字 而下拉式選單是大家最常用的 像是可以做成選擇性別、總類等具限制的文字內容 簡單的方法就是將下拉式選單內容來源參照程剛剛定義好的名稱  微調按鈕 --- 善用微調按鈕可以不用打字控制月份、年份、編號等有序資料  設定方法也非常簡單 由開發人員中插入表單控制項  若是有需要調整數值、大小或是移動位置就對他點選擊右鍵~ 格式化儲存格 --- 通常設定格式化的條件，有基本的顯目提示，例如標示大於、小於、等於 又或是將儲存格中的數字，以橫條或色階顯示 甚至也能依條件設定，從表格中挑選出百分比等  像是上次文章的部分就是利用公式去尋找相同的儲存格 若是與下拉式選單的資料一樣就顯目提示出來  今天先分享到這邊希望大家都有收穫 網站所有文章皆為 H.B. Liu 撰寫，歡迎分享但勿轉製 也可以[到粉專私訊我](https://www.facebook.com/LHB0222/) 喜歡我分享的內容也可以按讚追蹤一下我的粉專 ...