[请教阿泰]水晶报表的交叉表的合计问题

LSHSQR 2011-08-22 02:04:54
我的水晶报表插入了交叉表,因为交叉表的列太多,想得到的效果是

但是最后做出来的效果是这样的


请求阿泰帮助!!
...全文
283 12 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
12 条回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
是的,我想总计是计算全部的,不知道要如何实现?
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
是的,解决了,谢谢阿泰大哥!
阿泰 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
currentfieldvalue 你用的是个具体的字段名称吧?
不要用字段名,就用currentfieldvalue,这是个关键字

下面这个公式,只改100这个位置,其余不要改

if currentfieldvalue=100 then
'total'
else
cstr(currentfieldvalue)
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
怎么照您说的设置了,但是变成这种效果
阿泰 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
呵呵,这个方法不错。我就没转过弯来。

假定你这个100是个写死的固定值。在其他位置不会出现,

那么可以这样。在这个字段上点右键,设置字段格式,
“公用”标签页,点“显示字符串”后面的那个公式按钮,
进入公式编辑界面:

if currentfieldvalue=100 then
'total'
else
cstr(currentfieldvalue)
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
http://hi.csdn.net/attachment/201108/23/7789960_1314089886LJVn.jpg
LSHSQR 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
我现在自己计算出合计,然后添加在表尾,赋值其列值为“100”,并且抑制显示列总和,效果如下图
http://hi.csdn.net/attachment/201108/23/7789960_1314089886LJVn.jpg
但是列值“100”容易产生误导,想问如何可以让它显示为“Total”,或者不显示。
另,我有在交叉表的“资料行”让它是“100”时抑制显示,但并没有效果。
阿泰 2011-08-23
  • 打赏
  • 举报
回复
分组情况,合计肯定只会显示当前组的数据的合计,而不是全部的合计。

这个貌似不能实现。

我再想想~~
阿泰 2011-08-22
  • 打赏
  • 举报
回复
你现在这个效果是用了分组吧?
LSHSQR 2011-08-22
  • 打赏
  • 举报
回复
下面那张图是我现在做出来的,交叉表,因为列太长,我进行了分页,这是会有两个列total,但是我想要的是只有在交叉表的最后出现一个total,并且是总计全部行的。
ajaxtop 2011-08-22
  • 打赏
  • 举报
回复
能写清楚一点吗?没看懂
内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科学计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科学计算中的实现机制与数值特性;③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数学推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步学习以加速科研进程。
内容概要:本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的回归方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征示与集成学习机制,有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性,特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程,还系统展示了其在风电功率预测等工程场景中的应用潜力。同时,文中附带了丰富的科研仿真案例集合,涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向,体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标:①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务;②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架,支持快速算法验证与二次开发;③满足实际工程项目中对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想,同时可参考文档中其他相关算法案例进行横向比较与综合应用,以提升整体科研创新能力。

4,818

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
.NET技术 图表区
社区管理员
  • 图表区社区
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧