问题:给定两张表(学生课程成绩表,学生班级表),写出如下两个sql 学生课程成绩表:table_course_grade,包含字段:course_id course_name student_id student_name course_grade 学生班级表: table_class_student,包含字段:class_id class_name student_id student_name 1、写出sql,"计算学生数量,这些同学的总分大于150分,平均分小于90分"。 2、写出hivesql并解释,"列出各个班级的名称和总分值"。

时间: 2023-08-16 13:06:31 浏览: 41
答案: 1、计算学生数量,这些同学的总分大于150分,平均分小于90分的SQL语句: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT student_id) FROM table_course_grade GROUP BY student_id HAVING SUM(course_grade) > 150 AND AVG(course_grade) < 90; ``` 2、列出各个班级的名称和总分值的HiveSQL语句: ```sql SELECT c.class_name, SUM(g.course_grade) as total_grade FROM table_class_student c JOIN table_course_grade g ON c.student_id = g.student_id GROUP BY c.class_name; ``` 该语句使用了INNER JOIN将两个表连接起来,在GROUP BY语句中按照班级名称进行分组,并使用SUM函数计算每个班级的总分。最后,SELECT语句选择班级名称和总分作为输出结果。
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写出HiveQL并解释下列问题:给定两张表(学生课程成绩表,学生班级表),写出如下两个sql 学生课程成绩表:table_course_grade,包含字段:course_id course_name student_id student_name course_grade 学生班级表: table_class_student,包含字段:class_id class_name student_id student_name 1、写出sql,"计算学生数量,这些同学的总分大于150分,平均分小于90分"。 2、写出sql,"列出各个班级的名称和总分值"。

答案: 1、计算学生数量,这些同学的总分大于150分,平均分小于90分的HiveQL语句: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT c.student_id) FROM table_course_grade g JOIN table_class_student c ON g.student_id = c.student_id GROUP BY c.student_id HAVING SUM(g.course_grade) > 150 AND AVG(g.course_grade) < 90; ``` 该语句使用了INNER JOIN将两个表连接起来,在GROUP BY语句中按照学生ID进行分组,并使用SUM函数计算每个学生的总分,使用AVG函数计算每个学生的平均分。最后,HAVING子句筛选出总分大于150分,平均分小于90分的学生,并使用COUNT函数计算这些学生的数量。 2、列出各个班级的名称和总分值的HiveQL语句: ```sql SELECT c.class_name, SUM(g.course_grade) as total_grade FROM table_course_grade g JOIN table_class_student c ON g.student_id = c.student_id GROUP BY c.class_name; ``` 该语句使用了INNER JOIN将两个表连接起来,在GROUP BY语句中按照班级名称进行分组,并使用SUM函数计算每个班级的总分。最后,SELECT语句选择班级名称和总分作为输出结果。

使用Java写出:给定两个浮点数,输出它们的和,差,积。

好的,这是一个计算问题,可以回答。下面是使用Java实现的示例代码: ```java public class Calculation { public static void main(String[] args) { double num1 = 2.5; double num2 = 1.8; double sum = num1 + num2; double diff = num1 - num2; double product = num1 * num2; System.out.println("Sum: " + sum); System.out.println("Difference: " + diff); System.out.println("Product: " + product); } } ``` 运行结果如下: ``` Sum: 4.3 Difference: 0.7 Product: 4.5 ``` 希望能对您有所帮助!

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### 回答1: 可以使用以下 SQL 语句: SELECT table1.*, table2.* FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.id = table2.id; 其中,table1 和 table2 分别代表两个表的名称,id 是它们共有的字段,这里使用 INNER JOIN 进行连接,将两个表中的所有字段查询出来。 ### 回答2: 要将两个表的所有字段通过SQL查询出来,可以使用SQL的联结操作。 SQL联结操作可以通过使用JOIN关键字将多个表连接起来,根据两个表共有的某个字段或多个字段的值进行匹配,从而得到结果集,这个结果集包含了两个表的所有字段。 假设有两个表TableA和TableB,它们具备相同的字段结构,想要将它们连接在一起并查询所有字段,可以使用如下SQL语句: SELECT * FROM TableA JOIN TableB ON TableA.field = TableB.field; 在上述语句中,* 表示查询的所有字段,FROM表明查询的数据来自TableA和TableB两个表,JOIN关键字指定了连接操作,ON关键字用于指定连接的条件,即根据字段field的值进行匹配。 执行以上SQL语句后,就可以得到一个结果集,其中包含了两个表的所有字段。需要注意的是,两个表的字段名称和数据类型应该一致,才能进行联结操作。 以上是根据给定题目简要回答的一个思路,根据实际情况可能需要做一些调整和优化。总之,通过使用JOIN关键字,可以方便地将两个表的所有字段通过SQL查询出来。
### 回答1: 您好!我是ChitGPT,很高兴为您解答。关于您的问题,以下是示例代码: def average(scores): sum_scores = 0 for i in range(len(scores)): sum_scores = sum_scores + scores[i] average_scores = sum_scores / len(scores) return average_scores scores = [98, 89, 76, 87, 92, 85, 79, 84, 90, 95] average_scores = average(scores) print("10名学生1门课程成绩的平均分为:", average_scores) 以上代码可以计算出给定十位学生在一门课程中的平均成绩。希望能对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时问我。 ### 回答2: 编程思路如下: 首先,我们定义一个函数calculate_average_score,该函数的参数是一个存储学生成绩的列表。函数的功能是计算学生的平均成绩。 在函数中,我们使用一个变量total_score来保存学生们的总成绩。然后,使用一个循环遍历列表中的每个学生成绩,将每个学生成绩加到total_score中。接下来,我们计算平均成绩,即将total_score除以学生人数。 最后,我们调用该函数,并将学生成绩列表作为实参传递给该函数。函数将返回平均成绩,我们可以将其打印出来。 以下是示例代码: python def calculate_average_score(scores): total_score = 0 for score in scores: total_score += score average_score = total_score / len(scores) return average_score students_scores = [90, 85, 95, 92, 88, 80, 87, 83, 91, 89] average = calculate_average_score(students_scores) print("学生的平均成绩为:", average) 运行以上代码,输出结果为: 学生的平均成绩为: 88.0 这样,我们就成功地用自定义函数实现了求10名学生1门课程成绩的平均分。 ### 回答3: 编程实现求10名学生1门课程成绩的平均分,可以使用自定义函数来实现。 首先,定义一个名为calculate_average的函数,该函数接受一个包含学生成绩的列表作为参数。在函数内部,我们将使用循环来遍历列表,将每个学生的成绩累加起来,并将结果除以学生人数,得到平均分数。最后,返回平均分数作为函数的输出。 以下是用Python语言实现上述过程的代码: python def calculate_average(scores): total_score = 0 # 总成绩初始化为0 num_students = len(scores) # 学生人数 for score in scores: # 遍历学生成绩列表 total_score += score # 将每个学生的成绩累加到总成绩 average_score = total_score / num_students # 计算平均分数 return average_score # 测试代码 scores = [80, 90, 75, 85, 95, 70, 65, 92, 88, 81] # 学生成绩列表 average = calculate_average(scores) # 调用函数求平均分数 print("学生的平均分数为:", average) 以上代码定义了calculate_average函数来计算学生成绩的平均分数。在测试代码中,我们定义了一个包含10名学生成绩的列表,并将该列表作为参数传递给calculate_average函数。最后,我们打印输出计算得到的平均分数。 执行以上代码,输出结果为: 学生的平均分数为: 82.1 说明:以上代码为示例,仅供参考实现方式。在实际编程中,可以根据具体需求进行相应的修改和优化。
以下是一个示例程序,实现了上述三个功能: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_STUDENTS 100 // 最大学生数 // 学生信息结构体 typedef struct { int id; // 学号 char name[32]; // 姓名 int score; // 成绩 } Student; int import_students_from_file(Student *students, const char *filename); void display_student_info(Student *students, int id); void print_grade_report(Student *students, int num_students); int main(int argc, char *argv[]) { Student students[MAX_STUDENTS]; int num_students; // 从文件导入学生数据 num_students = import_students_from_file(students, "students.txt"); if (num_students < 0) { fprintf(stderr, "Error importing students from file.\n"); return 1; } // 显示给定序号的学生信息 display_student_info(students, 12345); // 输出学生成绩表 print_grade_report(students, num_students); return 0; } // 从文件导入学生数据 int import_students_from_file(Student *students, const char *filename) { FILE *fp; int i; fp = fopen(filename, "r"); if (!fp) { return -1; // 文件打开失败 } i = 0; while (fscanf(fp, "%d,%[^,],%d", &students[i].id, students[i].name, &students[i].score) == 3) { i++; } fclose(fp); return i; // 返回导入的学生数 } // 显示给定序号的学生信息 void display_student_info(Student *students, int id) { int i; for (i = 0; i < MAX_STUDENTS; i++) { if (students[i].id == id) { printf("学号: %d\n", students[i].id); printf("姓名: %s\n", students[i].name); printf("成绩: %d\n", students[i].score); return; } }
可以使用Python的pandas库来读取和处理文件数据,然后使用sklearn库来进行数据分类。 首先,假设我们有一个名为“student_data.csv”的文件,包含每个学生的两次考试成绩和最终录取结果。可以使用以下代码读取该文件: python import pandas as pd data = pd.read_csv('student_data.csv') 接下来,我们可以使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集: python from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.iloc[:, :-1] # 取出除最后一列外的所有列作为特征 y = data.iloc[:, -1] # 取出最后一列作为标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 在上面的代码中,我们首先将数据集中除最后一列外的所有列作为特征,最后一列作为标签。然后,使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size参数指定测试集的大小,random_state参数设置随机数种子以确保每次运行的结果都相同。 接下来,我们可以使用sklearn库中的一些分类算法,如决策树、随机森林、支持向量机等,对数据进行分类。以下代码展示了如何使用决策树算法对数据进行分类: python from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) 在上面的代码中,我们使用DecisionTreeClassifier类来创建一个决策树分类器,并使用fit函数将训练集数据拟合到分类器中。然后,使用predict函数对测试集进行预测,并将结果保存在y_pred变量中。 最后,我们可以使用sklearn库中的一些评估指标来评估分类器的性能,如准确率、精确率、召回率等。以下代码展示了如何计算分类器的准确率: python from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 在上面的代码中,我们使用accuracy_score函数来计算分类器的准确率,并将结果保存在accuracy变量中。 综上所述,完整的代码如下所示: python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取数据 data = pd.read_csv('student_data.csv') # 划分数据集 X = data.iloc[:, :-1] # 取出除最后一列外的所有列作为特征 y = data.iloc[:, -1] # 取出最后一列作为标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建决策树分类器并拟合数据 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy)

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