# 检查学号 number = self.sNum.get().strip() # 学号不能重复 with sqlite3.connect(self.path) as conn: cur = conn.cursor() cur.execute( 'SELECT COUNT(id) from sInfo where number="' + number + '"') c = cur.fetchone()[0] if c != 0: tkinter.messagebox.showerror(title='很抱歉', message='身份证号不能重复') return解释每一句代码含义

时间: 2024-02-14 08:32:45 浏览: 39
这段代码是一个 tkinter 界面程序中的一段事件处理函数代码。它的作用是: 1. 获取学号输入框中的文本内容并去除两端的空白字符,存储到变量 number 中。 2. 连接到数据库(使用 SQLite3),并查询 sInfo 表中学号为 number 的记录数。 3. 如果记录数不为 0,说明该学号已被占用,弹出一个错误对话框提示用户身份证号不能重复,并且中断后续操作。 4. 如果记录数为 0,说明该学号未被占用,可以进行下一步处理。 其中,self.sNum.get() 是获取学号输入框中的文本内容的方法,返回字符串类型的值。sqlite3.connect() 是连接到 SQLite3 数据库的方法,其中 self.path 是数据库文件的路径。cur.execute() 是执行 SQL 语句的方法,查询 sInfo 表中学号为 number 的记录数。cur.fetchone() 是获取查询结果的方法,返回一个元组,其中第一个元素表示记录数。tkinter.messagebox.showerror() 是弹出错误对话框的方法,其中 title 参数为对话框标题,message 参数为对话框内容。return 语句表示中断后续操作。
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我使用以下SQL语句,得到了1个包含3个数值的表格,现在我想将这3个数值进行相加,请问如何改进?USE SZTKESHE GO SELECT SOLDIER.FNAME*SOLDIERCAMP.SQUAN FROM SOLDIER ,SOLDIERCAMP WHERE SOLDIER.SNUM=SOLDIERCAMP.SNUM AND SOLDIERCAMP.PNUM='P1' GROUP BY SOLDIER.SNUM,SOLDIER.FNAME,SOLDIERCAMP.SQUAN

你可以在现有的 SQL 语句基础上使用子查询来实现对这三个数值的相加。以下是改进后的 SQL 语句: USE SZTKESHE GO SELECT SUM(subquery.total) as sum_total FROM ( SELECT SOLDIER.FNAME*SOLDIERCAMP.SQUAN AS total FROM SOLDIER, SOLDIERCAMP WHERE SOLDIER.SNUM = SOLDIERCAMP.SNUM AND SOLDIERCAMP.PNUM = 'P1' GROUP BY SOLDIER.SNUM, SOLDIER.FNAME, SOLDIERCAMP.SQUAN ) subquery 这个改进后的 SQL 语句会先计算每个 SOLDIER.FNAME*SOLDIERCAMP.SQUAN 的结果,并将结果作为子查询的一列。然后,外部查询会对这些结果进行求和,得到最终的总和 sum_total。

intShwNum += int.Parse(dtShwNum.Rows[z]["snum"].ToString());

这是一段 C#代码,其中 intShwNum 和 dtShwNum 都是变量。具体来说,这段代码的作用是累加 DataTable 对象 dtShwNum 中所有行的某一列的值,并将结果保存在变量 intShwNum 中。 具体操作是,使用 int.Parse 方法将 DataTable 对象 dtShwNum 中第 z 行的 "snum" 列的值(假设该列为整数类型)转换为整数,并累加到变量 intShwNum 中。这个操作会在 for 循环中执行多次,最终将 DataTable 中所有行的 "snum" 列的值相加并保存在 intShwNum 变量中。

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显示代码中y_rec的函数表达式:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

将这个代码修改为自适应序列采样的插值方法:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if __name__ == '__main__': snum = 12 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -4 xe = 4 x1 = np.linspace(xs, xe, snum) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

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