有时我们需要从表中删除某些行。假设我们有一个包含班级学生详细信息的表。可能有一名学生离开了班级，因此我们不需要该学生的详细信息。因此，我们需要从表中删除该特定行或记录。“DELETE FROM”语句在 MySQL 中用于从表中删除一行或记录，“WHERE”子句用于指定要删除的行。如果不使用 WHERE 子句，则将删除所有记录…… 阅读更多

我们并不经常需要从表中选择所有数据。相反，我们需要根据某些条件或标准从表中选择数据或行。假设我们有一个包含许多学生姓名和分数的表。现在，我们需要获取分数高于 90 的学生的姓名。这基本上需要我们根据某些条件选择数据，即 (分数>=90)。因此，我们在 MySQL 中提供了“WHERE”语句，它允许我们根据某些指定的条件从表中选择数据。语法 SELECT * FROM 表名 WHERE 条件 这里，表名指定…… 阅读更多

Fetchone() 方法 Fetchone() 方法用于当您只想从表中选择第一行时。此方法仅返回 MySQL 表中的第一行。Fetchone() 方法的用途 fetchone() 不是用作要用于游标对象的查询。传递的查询是“SELECT *”，它从表中提取所有行。稍后，我们对“SELECT *”返回的结果操作 fetchone() 方法。然后，fetchone() 方法从该结果中提取第一行。使用 Python 中的 MySQL 从表中提取第一行需要遵循的步骤 import MySQL connector 建立与连接器的连接…… 阅读更多

MySQL 中的表由行和列组成。列指定字段，行指定数据记录。需要提取表中的数据才能使用。有时我们需要从 MySQL 表中提取所有数据。可以使用 SELECT * 语句从表中提取所有行。语法 SELECT * FROM 表名 上述语法中的 * 表示从表中提取所有行。使用 Python 中的 MySQL 从表中选择所有数据需要遵循的步骤 import MySQL connector 使用连接器建立连接…… 阅读更多

要在 Matplotlib 中自定义 X 轴刻度，我们可以更改刻度的长度和宽度。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。为高度、条形和 y_pos 数据点创建列表。使用 bar() 方法制作条形图。要自定义 X 轴刻度，我们可以使用 tick_params() 方法，其中 color=red、direction=outward、length=7 和 width=2。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True height = [3, 12, 5, 18, 45] bars = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E') y_pos = np.arange(len(bars)) plt.bar(y_pos, height, color='yellow') plt.tick_params(axis='x', colors='red', direction='out',…… 阅读更多

要从图像中删除网格线，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。从文件中加载图像。将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。要删除网格线，请使用 ax.grid(False)。将数据显示为图像，即在二维规则光栅上。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt import cv2 plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True img = cv2.imread('bird.jpg') img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.grid(False) plt.imshow(img) plt.show() 输出 阅读更多

要保存 Seaborn 中的绘图，我们可以使用 savefig() 方法。步骤 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作一个二维、大小可变的、潜在异构的表格数据。绘制数据集中成对的关系。使用 savefig() 方法将绘图保存到文件中。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(np.random.random((5, 5)), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) sns_pp = sns.pairplot(df) sns_pp.savefig("sns-heatmap.png") 输出 当我们执行代码时，它将创建以下绘图并将其保存…… 阅读更多

要自定义 X 轴标签，我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。初始化一个变量 N，以获取样本数据数量。使用 numpy 创建 x 和 y 数据点。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。使用字体粗细、颜色、字体大小和对齐方式自定义 X 轴标签。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True N = 100 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) plt.plot(x, y, 'r*') plt.xlabel('X 轴标签', fontweight='bold', color='orange',…… 阅读更多

要将轴标签对齐到右侧（X 轴标签）或顶部（Y 轴标签），我们可以采取以下步骤 - 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个图形和一组子图。初始化一个变量 N，用于表示数据样本数量。使用 plot() 方法绘制 x 和 y 数据点。分别在右侧和顶部位置设置 xlabel 和 ylabel。要显示图形，请使用 show() 方法。示例 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() N = 10 x = np.random.rand(N) y =…… 阅读更多

使用Pandas和matplotlib.pyplot()创建图例，可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。创建一个二维、大小可变、可能异构的表格数据。使用bar类按名称绘制数据框实例，并将legend设置为True。要显示图形，请使用show()方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame({'Numbers': [3, 4, 1, 7, 8, 5], 'Frequency': [2, 4, 1, 4, 3, 2]}) df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=True) plt.show()输出