WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Ошибка получения Параметры (число []) не соответствуют сигнатуре метода для SpreadsheetApp.Range.setValues ​​[duplicate]

У меня есть список массивов, которые я пытаюсь вставить в электронную таблицу Google. Однако я получаю сообщение об ошибке:

Параметры (число []) не соответствуют сигнатуре метода для SpreadsheetApp.Range.setValues.

Когда я проверяю свой console.log(array1.length), он выводит 32, что правильно. Что мне не хватает?

function userClickedRoster(array2)
{

 var ss = SpreadsheetApp.openById('19xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxUOI');
 var sheet1 = ss.getSheetByName('Sheet2');
 var array1 = sheet1.getRange("K1:K" + sheet1.getLastRow()).getValues();
 var array3 = sheet1.getRange("N1:N" + sheet1.getLastRow()).getValues();
 var array4 = sheet1.getRange("O1:O" + sheet1.getLastRow()).getValues();

  array2.forEach((el) => {
  array1[el[0]] = el[1]; array3[el[0]]=el[2]; array4[el[0]]=el[3];
})

 sheet1.getRange(1, 11, array1.length, 1).setValues(array1);
 sheet1.getRange(1, 14, array3.length, 1).setValues(array3);
 sheet1.getRange(1, 15, array4.length, 1).setValues(array4);

  console.log(array1.length);
  console.log(array1);
 }

  • Какой тип ожидает setValues ​​() согласно документации? 30.05.2020
  • setValues ​​принимает массив, а setValue принимает один элемент. 30.05.2020
  • Массив да. Какой тип массива? 30.05.2020
  • предоставленная вами ссылка говорит о 2d-массиве. Поэтому мне нужно преобразовать мой одномерный массив в 2D-массив. с помощью ([array1]). Как преобразовать одномерный массив в 2D. 30.05.2020
  • Да, это сработает, если ширина диапазона === array.length. Это тоже дает направление. Если вы хотите установить для одномерного массива высоту диапазона, используйте .map(e=>[e]). В качестве альтернативы можно изменить логику во время создания / модификации этих массивов. 30.05.2020
  • Я позволю тебе разобраться. 30.05.2020

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]