ABAP 负号前置方法汇总 开发过程中有这样的一个需求,要求指定数字栏位负号前置: 方法一: PERFORM FRM_MOVE_DATA_MINUS CHANGING L_CHAR20. ” 负号前置 *&———————————————————————* *& Form FRM_MOVE_DATA_MINUS *&———————————————————————* * 负号前置 *———————————————————————-* FORM FRM_MOVE_DATA_MINUS C

1.se78 上传 或 预览图片 图片预览 2.程序代码 定义各变量 DATA: H_PICTURE TYPE REF TO CL_GUI_PICTURE, H_PIC_CONTAINER TYPE REF TO CL_GUI_CUSTOM_CONTAINER. ) TYPE C, GRAPHIC_REFRESH TYPE CHAR1, G_RESULT TYPE I. , ) TYPE X, END OF GRAPHIC_TABLE. DATA: GRAPHIC_SIZE TYPE I. ,

方法1,也是大家常见的方法通过函数   REUSE_ALV_GRID_DISPLAY TYPES: BEGIN OF  ty_spfli,   "定义结构     carrid like spfli-carrid,     connid like spfli-connid,   END OF ty_spfli. DATA: it_spfli TYPE STANDARD TABLE OF ty_spfli.  "定义内表 DATA:     wa_fieldcat TYPE slis_f

1.定义DATA ,TYPES TYPES关键字用于创建自定义数据类型,就像JAVA里面创建类一样,用TYPES创建的数据类型可以被其它变量引用(类似于实例化对象),而本身不能直接引用或者赋值. DATA关键字用于定义结构体,可以自定义结构体或者参考某一个自定义类型创建对象,我把它称为实例化对象. 之前看到别人这么说的: TYPES: 定义的是取款机, 不能直接用以写入数据,还需再定义内表:另TYPES不用于定义单个变量, DATA: 定义的是人民币,可以直接用以写入数据:单个变量一般用data

系统是老R3,非Unicdoe系统,某些表字段是从外界系统过来的,由于接口设计的固定长度,外界系统传超长字符串过来后,就可能从最后一个中文字符中间截断,这问题到还没什么,只不过显示时最后一个字符显示成乱码而已,但是,如果将这些表字段捞出来与其它分隔符(如竖线) CONCATENATE时,可能会将这个分隔符吃掉,导致这些数据抛到对方系统后,无法再分隔,还原成一个个字段 如下面运行过程中:c3本身是一个 司 字后面跟半个中文字符,当使用 竖线分隔符与0字符CONCATENATE后,发现竖线没有了,它

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[MM系列]SAP MM模块-控制采购订单中某些项目的输出显示   前言部分 大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分 可能根据项目和客户的需求不同 很多在做采购订单的时候,需要增加或者隐藏一些字段 其实,很多字段用配置就可以做了 没必要去找abap做增强控制显示或者隐藏 下面说一下配置路径: 物料管理 - 采购 - 采

ABAP Write 语句 转载▼http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ccd375b0100ghhi.html   1.Write 叙述 ABAP/4 用来在屏幕上输出数据的指令是 Write 指令 语法: Write 资料项 数据项可以是常量或变量, 如: WRITE ‘This is sample’. WRITE: ‘COMPANY:’,STFL-CARRID.2.指定屏幕位置显示 语法: Write AT [/] [<pos>] [(<len>]

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4292407.html 输出到PDF打印 列表屏幕(List Screen) 生成列表屏幕 在START-OF-SELECTION事件处理块中,用WRITE语句向列表缓冲区(List Buffer

>_<:功能概述: 通过串口PC和单片机通信,可以询问单片机测得的温度,可以询问声呐测距的测量距离,同时把测量温度显示在数码管上. >_<:PC部分 这里com.cpp和com.h是串口通信的函数封装,在主函数中: 刚开始调用封装好的串口通信函数,设置打开串口COM4,波特率设置为9600,超时设置: if(openport("com4")) printf("open comport success\n"); )) printf("

-------tip1-------- 在 tooltip  里边配置:拼接字符串: tooltip : { trigger: 'axis', formatter:function(params) { var relVal = params[0].name; for (var i = 0, l = params.length; i < l; i++) { i === 2 ? relVal += '<br/>' +params[i].marker+ params[i].seriesName

Power BI Desktop 6月产品功能摘要 本月Power BI Desktop的更新,专注于图表格式化的灵活性调整,通过过滤和排序选项,数据视图现在更加强大.多个连接器也获得重大更新,其中包括为SAP Business Warehouse连接器提供的新驱动程序,该连接器具有许多重大改进. 以下是六月重大更新的列表:让我们具体看下: 视频链接:https://v.qq.com/x/page/b06800dvlk7.html 报表 报告支持高对比度 如果您的Windows设置使用的是高对比

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsfrom sklearn import clusterfrom sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs # 模拟数据集X,y = make_blobs(n_samples = 2000, centers = [[-1,-2],[1,3]]

# 导入第三方包import pandas as pdimport numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import metrics # 随机生成三组二元正态分布随机数 np.random.seed(1234)mean1 = [0.5, 0.5]cov1 = [[0.3, 0], [0, 0.3]]x1, y1 = np.random.multivari

# 导入第三方包import pandas as pd # 导入数据Knowledge = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\11\\Knowledge.xlsx')print(Knowledge.shape)# 返回前5行数据print(Knowledge.head()) # 构造训练集和测试集# 导入第三方模块from sklearn import model_selection# 将数据集拆分为训练集和测试集predi

在 Julia 中,使用“//”运算符构造分数 julia> 1 // 2 1//2 julia> - 1 // 2 -1//2 分数会自动进行约分 julia> 2 // 4 1//2 负号都是显示在分子部分 julia> - 1 // 2 -1//2 julia> 1 // -2 -1//2 把分数转换为浮点数 julia> float(1 // 2) 0.5 对于任意整数 a,b,a 和 b 不等于 0 julia> isequal(float(1//2),

在进行聚类分析时,机器学习库中提供了kmeans++算法帮助训练,然而,根据不同的问题,需要寻找不同的超参数,即寻找最佳的K值 最近使用机器学习包里两个内部评价聚类效果的方法:clf=KMeans(n_clusters=k,n_jobs=20) 其中方法一:clf.inertia_是一种聚类评估指标,我常见有人用这个.说一下他的缺点:这个评价参数表示的是簇中某一点到簇中距离的和,这种方法虽然在评估参数最小时表现了聚类的精细性,但是这种情况会出现划分过于精细的状况,并且未考虑和簇外点的距离最大化,

一.字符串 字符串是不可变序列,具有序列的公共操作方法,具体操作见python笔记(1)--序列(列表 元组 range) 1.创建字符串 单引号:'Hello , I am Logan ! ' 双引号:"Hello , I am Logan ! " 三引号:'''Hello , I am Logan !'''  or  " " "Hello , I am Logan !" " " 2.字符串的操作方法 序号 操作 结果 1

# 导入相关模块 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 设置 figure Matplotlib 绘制的图形都在一个默认的 figure 中,我们可以自己创建 figure,可以控制更多的参数,常见的就是控制图形的大小 plt.figure(figsize=(6, 3)) plt.plot(x, y) plt.plot(x, y * 2) plt.show() 设置标题 plt.plot(x, y) plt.plot(x, y *

format 用法 本文根据官方文档及自己理解整理,只整理出自己可以理解的部分,h因个人水平有限,难免有所错误和纰漏,欢迎批评指正. 格式{ [field_name] ["!" conversion] [":" format_spec] } "{" [field_name] ["!" conversion] [":" format_spec] "}" 大括号的内容大概分为两部分,冒号&q

1.什么是数据可视化 数据可视化在量化分析当中是一个非常关键的辅助工具,往往我们需要通过可视化技术,对我们的数据进行更清晰的展示,这样也能帮助我们理解交易.理解数据.通过数据的可视化也可以更快速的发现量化投资中的一些问题,更有利于分析并解决它们.接下来我们主要使用的可视化工具包叫做--Matplotlib,它是基于Numpy和tkinter二次开发的,它是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包. 2.Matplotlib的用法 2.1.Matplotlib绘图基础 安装方式: pip i