pyqygraph编写一个实时读取sql sever数据库并可视化的界面

时间: 2023-08-11 11:05:09 浏览: 55
好的,和MySQL数据库类似,我们可以使用Python中的PyQt5和PyQtGraph库实现实时读取SQL Server数据库并可视化的界面。不同之处在于,我们需要使用Python中的pyodbc库来连接SQL Server数据库。 以下是代码示例: ```python import sys import pyodbc from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QWidget import pyqtgraph as pg class RealTimeDB(QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.initUI() def initUI(self): # 连接数据库 server = 'server_name' database = 'database_name' username = 'username' password = 'password' driver = '{ODBC Driver 17 for SQL Server}' cnxn = pyodbc.connect(f'DRIVER={driver};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}') cursor = cnxn.cursor() # 执行SQL查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM table_name") result = cursor.fetchall() # 创建PyQtGraph窗口 self.graphWidget = pg.PlotWidget() self.graphWidget.setTitle("Real Time Data") self.graphWidget.setLabel('left', 'Value', units='V') self.graphWidget.setLabel('bottom', 'Time', units='s') # 创建曲线 self.curve = self.graphWidget.plot(pen='r') # 创建定时器,每隔1秒执行一次更新数据的函数 self.timer = pg.QtCore.QTimer() self.timer.timeout.connect(self.updateData) self.timer.start(1000) # 创建布局 layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.graphWidget) # 设置窗口布局 self.setLayout(layout) # 显示窗口 self.show() def updateData(self): # 连接数据库 server = 'server_name' database = 'database_name' username = 'username' password = 'password' driver = '{ODBC Driver 17 for SQL Server}' cnxn = pyodbc.connect(f'DRIVER={driver};SERVER={server};DATABASE={database};UID={username};PWD={password}') cursor = cnxn.cursor() # 执行SQL查询语句 cursor.execute("SELECT * FROM table_name") result = cursor.fetchall() # 获取x和y数据 x = [i[0] for i in result] y = [i[1] for i in result] # 更新曲线数据 self.curve.setData(x, y) if __name__ == '__main__': app = QApplication(sys.argv) ex = RealTimeDB() sys.exit(app.exec_()) ``` 在上述代码中,我们创建了一个名为RealTimeDB的类,继承自QWidget类。在initUI()方法中,我们连接了SQL Server数据库,创建了PyQtGraph窗口,并创建了一个定时器,每隔1秒钟执行一次updateData()方法。在updateData()方法中,我们再次连接数据库,执行SQL查询语句,并获取x和y数据。最后,我们更新曲线数据。 你可以根据自己的需求修改代码中的数据库连接信息和SQL查询语句,以及曲线的样式和颜色。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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