connection.query("INSERT INTO edges (id, source, target, time, price, synthesis) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)", [i + 1, edges[i].source, edges[i].target, edges[i].time, edges[i].price, edges[i].synthesis], function (err, result)
时间: 2024-03-30 14:34:32 浏览: 12
这是一个向MySQL数据库中插入数据的代码片段,其中connection.query()方法表示执行SQL查询,"INSERT INTO edges (id, source, target, time, price, synthesis) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)"表示要执行的SQL语句,[i + 1, edges[i].source, edges[i].target, edges[i].time, edges[i].price, edges[i].synthesis]表示SQL语句中占位符的值,即将要插入的数据。在这个代码片段中,使用了MySQL的INSERT语句向edges表中插入数据,该语句包含6个占位符,分别对应id、source、target、time、price和synthesis等字段。通过在connection.query()方法中传递SQL语句和占位符的值,可以实现向数据表中插入数据的操作。在执行SQL查询时,该方法还接受一个回调函数,用于在操作完成后处理查询结果。如果查询成功,则err为null,result表示操作的结果信息;如果查询失败,则err包含错误信息,result为undefined。通过使用connection.query()方法,可以方便地执行SQL查询,从而实现对MySQL数据库的数据操作。
相关问题
nx.connected_components怎么用?
在使用 `networkx` 的 `connected_components` 函数时,需要先构建一个无向图,然后调用该函数即可。该函数返回的是一个生成器对象,其中每个元素表示一个连通分量,即一个由节点组成的集合。
下面是一个简单的例子:
```python
import networkx as nx
# 构建一个无向图
G = nx.Graph()
G.add_edges_from([(1, 2), (2, 3), (4, 5)])
# 获取连通分量
cc = nx.connected_components(G)
# 打印连通分量
for c in cc:
print(c)
```
输出结果为:
```
{1, 2, 3}
{4, 5}
```
注意,如果图是有向图,则需要使用 `strongly_connected_components` 或 `weakly_connected_components` 函数来获取连通分量。
excel中有source,target,values数据,绘制Python弦图
在 Excel 中有 `source`、`target` 和 `values` 数据时,可以使用 `networkx` 库和 `matplotlib` 库绘制弦图。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 Excel 数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 构建网络图
G = nx.from_pandas_edgelist(df, source='source', target='target', edge_attr='values')
# 计算每个节点的度数
degrees = dict(G.degree())
# 绘制弦图
fig, ax = plt.subplots()
pos = nx.circular_layout(G)
nx.draw_networkx(G, pos, ax=ax, node_color='lightblue', node_size=[v*50 for v in degrees.values()])
# 绘制弧线
for e in G.edges():
ax.annotate('',
xy=pos[e[0]], xycoords='data',
xytext=pos[e[1]], textcoords='data',
arrowprops=dict(arrowstyle='fancy', color='gray', alpha=0.5, shrinkA=5, shrinkB=5,
patchA=None, patchB=None, connectionstyle='arc3,rad=-0.3',),
)
# 显示图形
plt.show()
```
在代码中,需要将 "source"、"target" 和 "values" 替换为你的 Excel 文件中实际的列名。此外,你还需要安装 `pandas`、`networkx` 和 `matplotlib` 库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install pandas networkx matplotlib
```
这样,你就可以使用 Excel 数据绘制弦图了。