2020年疫情期间学校要求同学们体温打卡，同学们每次打卡都会在数据库中存入一条记录，现在数据库中存在n条打卡记录，为了简化，我们只存入了学生的姓名。假设学校要求每位同学必须打卡7次及以上，请你编程找出哪些同学完成了7次打卡。

在Python中，我们可以使用列表推导式和字典数据结构来解决这个问题。首先，我们将所有学生及其打卡次数存储在一个字典中，键是学生姓名，值是打卡次数。然后遍历这个字典，找出打卡次数达到或超过7次的学生。

# 假设我们有一个包含打卡记录的数据，每行是一个学生姓名
records = ['张三', '李四', '王五', ..., '小明']  # 假设实际有n条

# 初始化一个空字典来存储打卡次数
attendance = {}

# 统计每位学生的打卡次数并更新到字典中
for name in records:
    if name in attendance:
        attendance[name] += 1
    else:
        attendance[name] = 1

# 找出打卡次数超过7次的学生
complete_students = [name for name, count in attendance.items() if count >= 7]

print("完成7次以上打卡的学生有：", complete_students)

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用c语言解答：2020 年疫情期间学校要求同学们体温打卡，同学们每次打卡都会在数据库中存入一条记录，现在数据库中存在 n 条打卡记录，为了简化，我们只存入了学生的姓名。假设学校要求每位同学必须打卡 7 次及以上，请你编程找出哪些同学完成了 7 次打卡。

在C语言中，我们可以使用数组或者链表来存储学生的信息，并维护每个学生打卡次数的数据。这里是一个简单的示例，使用结构体表示学生和他们的打卡信息，然后遍历数据库找出满足条件的学生。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 定义学生结构体
typedef struct {
    char name[50]; // 学生姓名
    int check_in;  // 打卡次数
} Student;

int main() {
    // 假设数据已经存放在一个动态数组students中
    size_t n = sizeof(students) / sizeof(students[0]);
    Student* students = ... // 实际上需要从数据库读取并初始化

    for (size_t i = 0; i < n; i++) {
        if (students[i].check_in >= 7) {
            printf("学生 %s 已经完成了7次打卡。\n", students[i].name);
        }
    }

    // 清理内存，释放动态分配的空间
    free(students);

    return 0;
}

python基于分布式数据库hbase2020年疫情分析的可视化

Python基于分布式数据库HBase进行2020年疫情分析的可视化是一个非常有意义的项目。HBase是一种分布式、可扩展的大数据存储系统，特别适合处理大规模数据集。以下是一个基本的步骤和工具介绍，帮助你完成这个项目：

### 步骤一：数据收集与存储
1. **数据收集**：从公开的疫情数据源（如WHO、JHU等）收集2020年的疫情数据。
2. **数据存储**：将收集到的数据存储到HBase中。HBase适合存储大规模的非结构化数据。

### 步骤二：数据处理与分析
1. **数据处理**：使用Python的`happybase`库连接HBase，进行数据读取和处理。
2. **数据分析**：使用`pandas`进行数据清洗和分析，提取有用的信息。

### 步骤三：数据可视化
1. **可视化工具**：使用`matplotlib`、`seaborn`或`plotly`等Python库进行数据可视化。
2. **可视化内容**：可以包括疫情趋势图、各国疫情对比图、热点图等。

### 示例代码

import happybase
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 连接HBase
connection = happybase.Connection('localhost')
table = connection.table('covid19_data')

# 读取数据
data = []
for key, row in table.scan():
    data.append(row)

# 转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 数据处理
# 假设数据包含日期和确诊病例数
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['confirmed'] = df['confirmed'].astype(int)

# 数据可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['date'], df['confirmed'], label='Confirmed Cases')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Number of Cases')
plt.title('COVID-19 Confirmed Cases Over Time')
plt.legend()
plt.show()

### 步骤四：结果展示与报告
1. **结果展示**：将可视化结果展示在一个网页或报告中。
2. **报告撰写**：撰写分析报告，解释数据背后的含义和趋势。

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