powerbi dsektop如何在导出矩阵或者表格数据时将总计行数据一起导出

### Power BI 矩阵可视化组件使用教程 #### 创建矩阵可视化对象 为了在Power BI中利用矩阵可视化展示数据，需先从报表画布右侧的“可视化”窗格中选择矩阵图标。这会向报表画布添加一个新的空白矩阵可视化对象[^1]。 #### 准备字段布局 一旦选择了矩阵，则可以在“字段”窗格里拖拽所需的数据列到相应的区域。“行”用于定义纵向分组，“列”则负责横向分类，而“值”的部分用来放置度量或聚合后的数值字段。例如，在销售数据分析场景下，可以将产品类别置于行列位置，把时间维度放在列区，并且设置销售额作为值来观察不同时间段内各类产品的收入情况[^3]。 #### 调整格式化选项 通过点击矩阵右上方的小齿轮按钮进入格式设置界面，这里提供了丰富的自定义项以优化呈现效果。比如调整字体大小、颜色方案以及边框样式等外观属性；还可以控制总计显示方式——是否开启行/列合计数或是更改其计算逻辑。另外值得注意的是，当涉及到大量层次结构时，可以通过折叠级别特性简化查看体验。 #### 导出功能说明 对于已构建完成并满意的矩阵图表，如果希望将其分享给他人或者存档保存，那么就可以借助于导出至Excel的功能。只需选中目标矩阵再单击顶部菜单栏上的三个点标志，最后选取“Export data to Excel”，这样就能获得一份保留原有样式的电子表格文件了。 ```python # Python代码示例并非实际应用于Power BI操作, 只是为了示范如何书写代码块 def export_matrix_to_excel(matrix_name): """ 假设函数用于模拟导出指定名称的矩阵为Excel文档的过程. 参数: matrix_name (str): 需要被导出成Excel的工作表名 返回: str: 表明成功与否的消息字符串 """ try: # 这里省略具体实现细节... return f"{matrix_name} 已经成功导出了" except Exception as e: return str(e) ```

### 关于Cora数据集及其在机器学习和图神经网络中的应用 #### 数据集概述 CORA数据集是一个广泛应用于机器学习领域，特别是图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）研究的经典数据集[^1]。该数据集由一系列学术论文构成，每篇论文被标记为其所属的主题类别，并记录了这些论文之间的引用关系。具体来说，CORA数据集中包含了2708篇论文，其中每篇论文都有一个唯一的编号、一个长度为1433的二进制特征向量以及其对应的类别标签[^3]。 #### 数据结构详解 - **`cora.content` 文件**: 这一文件描述了所有论文的具体信息。它总共有2708行，每一行对应一篇论文的信息，包括论文ID、词向量（维度为1433）、以及论文所属的类别标签[^3]。 - **`cora.cites` 文件**: 此文件记录了论文间的引用关系，总计5429条记录。每一行包含两个论文ID，表明前者的论文被后者所引用[^3]。 #### 下载与获取方式 CORA数据集可以通过官方链接下载： [https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz](https://linqs-data.soe.ucsc.edu/public/lbc/cora.tgz)。解压后会得到三个主要文件——`cora.content`, `cora.cites` 和 `README`，分别提供了节点属性、边连接信息以及数据集的整体说明。 #### 在图神经网络中的典型应用场景 CORA数据集常用于训练和测试基于图结构的学习模型，尤其是图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）。通过利用论文的内容特征与其引用关系构建的图结构，可以有效解决诸如节点分类等问题。例如，在GCN框架下，输入通常包括： - 节点特征矩阵 \( X \in R^{N \times D} \)，其中\( N \) 是节点数量，\( D \) 是每个节点的特征维度； - 邻接矩阵 \( A \in R^{N \times N} \)，表示节点间的关系[^3]。 以下是使用 PyTorch 实现的一个简单 GCN 层代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class GraphConvLayer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(GraphConvLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, x, adj_matrix): support = self.linear(x) output = torch.matmul(adj_matrix, support) return output # Example usage: input_dim = 1433 # Feature dimension from cora.content output_dim = 16 # Hidden units in the first layer adj_matrix = ... # Adjacency matrix derived from cora.cites x = ... # Node feature matrix from cora.content gcn_layer = GraphConvLayer(input_dim, output_dim) hidden_output = gcn_layer(x, adj_matrix) print(hidden_output.shape) ``` 此代码片段定义了一个基本的图卷积层，接受节点特征矩阵和邻接矩阵作为输入，并返回经过一层卷积操作后的隐藏状态。 #### 可视化分析 除了建模外，还可以借助工具对CORA数据集进行可视化处理以便更好地理解其拓扑特性。例如，可将CORA导出至GML格式并导入图形编辑软件如yEd来进行布局展示[^2]。这种视觉呈现有助于识别中心性和社区划分等重要性质。 ---