password='password',host='host',database='database')# 获取表名cursor=cnx.cursor()cursor.execute("SHOW TABLES")tables=cursor.fetchall()table_names=[table[0]fortableintables]# 获取列名fortable_nameintable_names:cursor.execute(f"SHOW COLUMNS FROM{table_name}")columns=cursor.fetchall()column_n...
num_features=new_profile.select_dtypes("int64")correlation=num_features.corr()fig,ax=plt.subplots()im=plt.imshow(correlation)ax.set_xticklabels(correlation.columns)ax.set_yticklabels(correlation.columns)plt.setp(ax.get_xticklabels(),rotation=45,ha="right",rotation_mode="anchor")plt.show() ...
老猿Python博客地址 QTreeView树形视图的allColumnsShowFocus属性用于控制是否使视图中的所有列显示键盘焦点,如果此属性为True,则所有列都将显示焦点,否则只有一列将显示焦点。 下图是allColumnsShowFocus为False时的截图: 下图是allColumnsShowFocus为True时的截图: 可以看到allColumnsShowFocus为True时,选中某个数据项时...
plt.gca().set(xlim=(0.0,0.1),ylim=(0,90000),xlabel='Area',ylabel='Population')plt.xticks(fontsize=12);plt.yticks(fontsize=12)plt.title("Scatterplot of Midwest Area vs Population",fontsize=22)plt.legend(fontsize=12)plt.show() 复制 2. 气泡图 有时您想要显示边界内的一组点以强调它们...
plt.show() 4、相关性分析 计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_breast_cancer X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True) df = pd.DataFrame(X, columns=ra...
一、MySQL基础 show databases; 查看所有数据库 use db_name; 用那个数据库 show tables; 查看数据库下的所有表 decs table_name; 查看表下的所有字段 等同于 show columns from table_name; select * fr
importtkinterastkfromtkinterimportttkimportsqlite3defshow_result(result):# 创建窗体window=tk.Tk()window.title("查询结果")# 创建表格table=ttk.Treeview(window)table['columns']=tuple(range(len(result[0])))# 添加表头foriinrange(len(result[0])):table.column(i,width=100)table.heading(i,text="...
unless it is passed, in which case the values will beselected (see below). Any None objects will be dropped silently unlessthey are all None in which case a ValueError will be raised.axis : {0/'index', 1/'columns'}, default 0The axis to concatenate along.join : {'inner', 'outer'...
.fit(df[['Datetime','Traffic_Volume']].rename(columns={'Datetime':'ds','Traffic_Volume':'y'}))# 生成未来60天的数据框future=model.make_future_dataframe(periods=60)# 进行预测forecast=model.predict(future)# 绘制预测结果fig=model.plot(forecast)plt.title('Traffic Volume Forecast')plt.show()...
这个程序的功能与之前的程序相似,也是生成一个包含1000个随机字符的字符串,并统计每个字符在字符串中出现的次数,并按字符的字母顺序输出结果。 这个程序的主要逻辑如下: 导入了string、random和collections模块,分别用于生成包含所有字母和数字的字符串、生成随机字符,以及进行计数操作。