开源地址：https://github.com/NewLifeX/X （求star, 707+） 前文《XCode添删改》给大家展示了添删改数据的基本概况，本文将详解添删改高级功能。...** IEntityPersistence在XCode内部有一个默认实现，用户可以自定义后注册到对象容器ObjectContainer中。...在XCode中，修改数据的标准流程是，先查出来，修改属性后保存。此时生成的update set语句，只包含修改过的字段。 ?...最后的where部分，则由主键组成。 Delete 就简单多了，只取了其中的主键字段，拼接where部分。 ?...Delete From User Where ID=74 Save 是一个包装操作，它会根据主键来判断调用Insert或Update。
= 18; 在索引列使用函数 EXPLAIN SELECT * FROM demo WHERE LEFT(telephone,3)='110' 使用or，or左右俩端不都是索引列 EXPLAIN...=情况，我测试的是有的会用索引，有的不用，待考证，具体数据在文章末尾 #使用了索引 EXPLAIN SELECT * FROM demo WHERE telephone IS NULL; #使用了索引...WHERE telephone !...demo WHERE age !...18:52:03.528000','绿衣捧砚催题卷,红袖添香伴读书。'
数组沿指定轴返回最大值减去最小值，即（max-min） np.std()，返回标准偏差（standard deviation） np.var()，返回方差（variance） np.cumsum()，返回累加值...1.79515205 -0.88493701 -0.42676191 0.05635219 0.37449618 0.70150419 0.80712566 1.52654468] 二维数组也可以在某些维度上排序...0.55690543] [-1.29064181 0.55382507 0.79843566] [ 0.13107927 0.24467205 0.69978121]] 找出排序后位置在5%...指南]http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/ [numpy ndarray详解]https://danzhuibing.github.io/py_numpy_ndarray.html...[NumPy-快速处理数据]http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html
业务表和日志采集：动要有原则： 1，能添加值不要新增列，比如在json类型中加值，不要增加额外的列名。 2，能增加列不要新增一个表。 3，能加一个辅助表，不要重构原有表结构。...4，遵循添值，增列，副表的优先集，提前周知变化，早做应对。 3，动一下就是一万年 数据开发的工作流程是这样的。 接到一个数据需求， 第一步，我们要分析需求的合理性，能不能做。...比如：统计当日支付要看支付时间不要看下单时间应为下单可以在第二天支付。还有一个小小“=”号让统计意义南辕北辙。也一定要主要主要表的字段类型，不要望文生义，id不一定是数字。
只是这并不是发生在健身房，也不是私教在指导，而是正在“说话”的一面镜子。疫情突发以来催热了整个居家健身赛道，而这类拥有健身私教功能的镜子在市场追捧下正快速“增肌”。...变便宜了 健身镜，这个海外舶来品在我国发展其实也就这两三年，最早是在2018年美国Mirror推出第一款健身镜产品，随即其获得2轮融资并在2020年完成由lululemon斥资5亿美元收购，两年时间Mirror...只是在“刘耕宏女孩、男孩”健身热潮，以及健身镜品牌打响价格战与升级产品生态的战役下，健身镜能飞入“寻常百姓家”吗？ 销量 会跟着涨吗？...由此价格与产品所带来的私教附加值是品牌们抓住用户最核心的武器。 正是基于此，价格的降低某种程度上会推高品牌们的销量增长。...小度添添智能健身镜M30除开采用“硬件+内容+AI”的模式，还主打“有趣玩法”，用丰富体验游戏内容来吸引全家参与游戏化健身的运动中，其体感运动游戏包括了管道飞鸟、飞机大战等经典热门的游戏；另外小度添添智能健身镜
其次通过pandas处理数据集问题，在pandas进行数据清洗转换汇总过滤不是不可能，但学习曲线有点长，因此采用read_sql，通过数据库来进行数据转换，某些地方还是用到了pandas的透视表 再次数据需要在...pandas、numpy和list之间不断转换，以适配图表的数据格式要求。...(亿元) SECONDINDUSTRYVALUE各地区第二产业增加值(亿元) THIRDINDUSTRYVALUE各地区第三产业增加值(亿元) IMPORTEXPORTVALUE进出口总额(万美元) EXPORTVALUE...a.provincename=b.provincename 码示例 import cx_Oracle import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...(亿元) SECONDINDUSTRYVALUE 各地区第二产业增加值(亿元) THIRDINDUSTRYVALUE 各地区第三产业增加值(亿元) IMPORTEXPORTVALUE
一、INSERT 数据的添加 指定字段添加值 insert into 表名(字段1,字段2....) values(值1,值2...) insert into user(sex,username) values...(0,'lucky'); 不指定字段添加值 insert into 表名 values(值1,值2...) insert into user values(null,0,'lucky','我是lucky...insert into user values(null,1,'xxx','xxx'),(null,0,'xxl','xxl'); 注意事项：指定字段与不指定字段在添加值的时候 按照从左至右依次对应给值...id=7; 给字段的值在原有的基础上改变值 update user set sex=sex+2; 注意： 在进行数据的修改的时候 一定记得给定where条件 如果没有给定where条件 则修改的为整张表当前字段的值...四、DELETE 删除 主体结构： delete from 表名 [where ...]
如下： import cx_Oracle import pandas as pd import os import numpy as np import random from collections...PROVINCENAME 省市名称 GDP 地区国内生产总值(亿元) EVERAGEGDP 人均国内生产总值(元) PRIMARYINDUSTRYVALUE 各地区第一产业增加值...(亿元) SECONDINDUSTRYVALUE 各地区第二产业增加值(亿元) THIRDINDUSTRYVALUE 各地区第三产业增加值(亿元) IMPORTEXPORTVALUE...b.areaname,b.echartprovincename echartprovincename,a.gdp gdp from chinaeconomy a,proviceinfo b where...''' select b.echartprovincename, a.gdp as population from chinaeconomy a,proviceinfo b where
我们要做的是分析可以生产的商品，计算生产每种商品增加值以及结合各生产部门生产能力寻找出单位时间内能生产出价值最高的产品组合。 一、基本分析 我们所有的讨论都是基于这个游戏等级为10级的情况。...每个部门生产的产品都需要耗费时间都有一定的价格，除了工厂生产的原材料其他部门生产的产品都需要原料合成，于是，我们可以得到这些部门生产产品的基本信息（在实际经济的核算中我们也会得到各种不同形式的原始数据，...数据很少很简单，但处理这种广义表结构的数据值得我们练习 二、计算所有产品增加值 #导入pandas和numpy包，这两个包是数据处理最常用的包 import pandas as pd import numpy...compon':[]},'seed': {'price':1,'time':1,'compon':[]}}} 我们需要把excel中的数据转化成这种字典 ''' #每个部门的数据被存储在excel...PS：最后在本人博客的文件中附上本次用到的数据供大家联系，文件名为simcity.zip。
11月18日消息，中国台湾面板厂商友达于17日举行了“昆山第六代LTPS（低温多晶硅）液晶面板二期投产启用仪式”，宣布昆山厂单月总产能突破4万片玻璃基板，再添营运与成长动能。...因应全球高阶产品发展快速、客户及市场需求持续扩大，友达启动昆山厂产能扩充计划，未来将加速投入高阶笔电、低碳节能及车用面板等利基型加值化产品，并以双轴转型策略目标前进。...、笔电、车载显示器等产品领域打下稳固的市场地位，充分发挥昆山在光电、新能源汽车等方面的产业链优势。”...友达在中国共有三处制造厂房，其中昆山厂在中国建置的首座前段面板厂，亦是公司LTPS面板进军全球市场的核心基地。...长江存储“亮剑”：在美起诉美光侵犯其8项3D NAND专利！ 中国大陆将拿下全球28%晶圆代工市场，但先进制程占比仅1%！
JAX 的表现出乎所有人的意料，在极端情况下，最大性能可提高 20 倍。由于 JAX 的 JIT 编译开销，Numpy 在少样本、少量链的情况下会胜出。...JAX 在概率编程语言环境中似乎很有趣，原因如下： 在大多数情况下，它完全可以替代 Numpy； Autodiff 很简单； 它的正向微分模式使得计算高阶导数变得容易； JAX 使用 XLA 执行...对于 Numpy 和 JAX 来说，采样器是一个生成器，样本不保存在内存中但对 TFP 来说并非如此，因此在大型实验期间，计算机会耗尽内存。...这就是令人兴奋的亮点: JAX 可以在 25 秒内在 CPU 上生成 10 亿个样本，比 Numpy 快 20 倍！...我们还不知道如何处理这些链，但我有一种直觉，一旦我们这样做了，概率编程将会有另一个突破。
select * from t_customer --//更新简称字列 update t_customer set SHORTNAME=(select shortname from tmp_cup where...当子查询跟随在 =、!=、、>= 之后，或子查询用作表达式时，这种情况是不允许的。...所以，如果要求许可的话最好在子查询里添一个：district 即：update t_customer set SHORTNAME=(select district shortname from tmp_cup...where a=custid)
Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？...---- 1、有时候我们不仅仅需要知道array中满足条件的元素是什么，也需要知道满足条件的元素在array中的索引： import numpy as np arr_rand = np.array([8...#> array([[8, 8, 7, 7]]) 3、np.where可以在括号里添加两个参数，a和b，当条件满足时，元素改为a，不满足时改为b np.where(arr_rand > 5, 'gt5...2、那么如何处理包含数字和文本列的数据集呢？...---- 在某些情况下，我们希望将大型转换后的numpy数组保存到磁盘并直接将其加载回控制台，而无需重新运行数据转换代码。Numpy为此提供了.npy和.npz文件类型。
—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...Q2：注意保证字段唯一性，如何处理 #以名称作为筛选字段时，可能出现重复的情况，实际中尽量以字段id唯一码与名称建立映射键值对，作图的时候尤其注意，避免不必要的错误，可以做以下处理： 1、处理数据以id...#构造问题数据源 import pandas as pd import numpy as np from collections import Counter a = Counter(A=1, B=2,...应该如何处理？ #将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！...=="D"].query(("电耗量>60")) #使用Numpy的内置where()函数，np.where(condition, value if condition is true, value if
array_ex1.txt",arr) 3、ndarray的数据类型 ndarray的数据类型有int8、int16、int32、int64、float16、float32、float64等等，我们可以在创建数组时显式指定数据类型...基本的索引和切片功能和Python列表的操作相似，不过要注意的是numpy中数组切片是原始数组的视图，这意味着数据不会被复制，视图上任何数据的修改都会反映到原数组上，因为numpy被设计用来处理大数据，...0.85622553, -2.71974541, 0.37865467], # [ 1.35356641, 0.09263267, 1.96207471, -0.05549953]]) 在使用布尔型索引形式时...0.15912472]) arr.sum(0) #array([ 1.92728592, 0.67480797, -2.8398905 , 1.44294295]) 我们也可以用cumsum(累加值计算...提供了下面三个常见的集合运算函数： intersect1d(x,y) 用于计算x和y的公共结果，并返回有序结果 union1d(x,y) 用于计算x和y的并集，并返回有序结果 setdiff1d(x,y),集合的差，即元素在x
如果我们想为这些数据添修改索引列（就是数据中的0，1，2），可以使用index参数指定索引。...在DataFrame中增加一列，我们可以直接给值来增加一列，就和python的字典里面添加元素是一样的： import pandas as pd import numpy as np val = np.arange...如果不想做全连接，想做一些其他的连接，那我们在连接的时候可以使用merge方法，这样就可以进行不同的连接了。...把给定的一些数据处理好，这就看我们这些人是如何处理数据了。俗话说的好，条条大路通罗马。每个数据分析师都有自己处理数据的手段，最好能达到目的就可以了。...下面我们简单介绍一下： 选择一列： data['column_name'] 选择一列的前几行数据： data['columns_name'][:n] 选择多列： data[['column1','column2']] Where
class(cname,sonsun) VALUES('软件01',50) INSERT INTO class VALUES('软件01',50) 复制代码 第1种方式列出了表的列名，顺序与表结构不一致，添加值也按指定列对应的顺序添加...第2种方式没有列出表列名，添加值按表的列对应的顺序添加。...：在UPDATE操作中，返回更新后的数据或基于更新后的数据表达式。 FROM ：指定将表、视图或派生表源用于为更新操作提供条件。...举例： UPDATE class SET sonsun = 60 WHERE cname = '软件01' 复制代码 其中UPDATE语句只修改了一行 因为WHERE 设置了条件 UPDATE class...WHERE ：指定用于限制删除行数的条件。如果没有提供WHERE子句，则DELETE删除表中的所有行。
array_ex1.txt",arr) ndarray的数据类型 ndarray的数据类型有int8、int16、int32、int64、float16、float32、float64等等，我们可以在创建数组时显式指定数据类型...基本的索引和切片功能和Python列表的操作相似，不过要注意的是numpy中数组切片是原始数组的视图，这意味着数据不会被复制，视图上任何数据的修改都会反映到原数组上，因为numpy被设计用来处理大数据，...0.85622553, -2.71974541, 0.37865467], # [ 1.35356641, 0.09263267, 1.96207471, -0.05549953]]) 在使用布尔型索引形式时...0.15912472]) arr.sum(0) #array([ 1.92728592, 0.67480797, -2.8398905 , 1.44294295]) 我们也可以用cumsum(累加值计算...提供了下面三个常见的集合运算函数： intersect1d(x,y) 用于计算x和y的公共结果，并返回有序结果 union1d(x,y) 用于计算x和y的并集，并返回有序结果 setdiff1d(x,y),集合的差，即元素在x
只能用添表、添字段的方式了。 如果修改程序的时候做了详细的文档的话，那么就可以按照文档来修改数据库了，但是如果没有文档，或者文档记录的不全，或者修改完成之后想检查一下有没有“漏网之鱼”。...select * from __Sys_other_TableInfo where tablename not in ( select tablename from _Sys_TableInfo )...where aa.tablename = bb.tablename) 执行之后会显示客户的数据库里没有的字段的名称。...当然是在表名一致的前提下才能进行字段的对比。 3、下面就是对照字段类型，然后字段的大小。 需要的SQL语句我还没有写出来。估计不是太难吧。...这种方法已经在我的一个项目里试验了一下，基本是正确的。 4、不过还是发现了几个问题。 1、缺少表的话可以使用企业管理器来自动生成键表语句，但是添加字段就有一点麻烦了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
