创建一个不带参数的存储过程pz0C_1:在销售员表(se11ez)里查询出所有女销售员的员工号,娃名,性别和电话:然后调用执行该存储过程。
时间: 2024-03-14 11:47:56 浏览: 14
好的,根据您的要求,我可以给出以下不带参数的存储过程 `pz0C_1` 的代码:
```
CREATE PROCEDURE pz0C_1
AS
BEGIN
SELECT pernr, nachn, gesch, telf1
FROM se11ez
WHERE gesch = '2'
END
```
该存储过程会查询表 `se11ez` 中所有 `gesch` 字段为女性(值为 `2`)的销售员,返回其员工号、姓名、性别和电话。您可以直接调用该存储过程执行查询操作。请注意,如果您的数据库中没有该表或该表中没有符合条件的数据,将返回空结果集。
相关问题
troi1_data2_L3 = np.concatenate ((Cz_L3 [:,:,index_t1],Pz_L3[:,:,index_t2]),axis=2,axis=1)
这行代码使用了 NumPy 库的 concatenate 函数,将 Cz_L3[:,:,index_t1] 和 Pz_L3[:,:,index_t2] 两个数组按照第三个维度(也就是列)拼接起来,形成一个新的数组 troi1_data2_L3。
具体来说,假设 Cz_L3 和 Pz_L3 的 shape 分别为 (m,n,p) 和 (m,n,q),其中 m 和 n 表示数组的行和列数,p 和 q 表示数组的深度(也就是第三个维度的大小)。那么 concatenate 函数的第一个参数是一个元组,表示要拼接的数组,这里是 (Cz_L3[:,:,index_t1], Pz_L3[:,:,index_t2])。第二个参数是 axis,表示要沿着哪个维度拼接,这里是 axis=2,表示要沿着第三个维度拼接。最后得到的新数组 troi1_data2_L3 的 shape 就是 (m,n,p+q)。
for point in random_gujiapoints: 现在我想要在lunk_pos中找到同x和同y方向上距离point最近的两个点
可以通过以下代码来实现在 `lunk_pos` 中找到同 x 和同 y 方向上距离 `point` 最近的两个点:
```python
def collect_points(random_gujiapoints, lunk_pos):
result = []
for point in random_gujiapoints:
dirx = [] # 相同x
diry = [] # 相同y
x, y = point
# 找出同 x 方向上距离最近的两个点
closest_x = sorted([(pos, abs(y - pos[1])) for pos in lunk_pos if pos[0] == x], key=lambda x: x[1])[:2]
dirx.extend(closest_x)
# 找出同 y 方向上距离最近的两个点
closest_y = sorted([(pos, abs(x - pos[0])) for pos in lunk_pos if pos[1] == y], key=lambda x: x[1])[:2]
diry.extend(closest_y)
distance_vertical = pz.EuclideanDis(dirx[0][0], dirx[1][0])
distance_level = pz.EuclideanDis(diry[0][0], diry[1][0])
if distance_vertical < distance_level:
result.append(["Vertical", distance_vertical])
else:
result.append(["Horizontal", distance_level])
return result
```
在这个优化后的代码中,我们使用了列表推导式和排序函数来找到同 x 和同 y 方向上距离最近的两个点。然后,计算了垂直方向和水平方向上的欧氏距离,并将结果添加到 `result` 列表中。最后,返回结果列表。
请注意,这里假设 `pz.EuclideanDis` 是一个计算欧氏距离的函数,你可能需要根据实际情况来修改它。
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