执行SQL语句，获取每一行数据放在数组$xb_arr中

假设您已经连接到数据库，并且已经定义了查询系部表 `xb_t` 全部数据的 SQL 语句为 `$sql`，那么获取每一行数据并将其放入 `$xb_arr` 数组中的 PHP 代码如下所示：

// 执行 SQL 查询
$result = mysqli_query($conn, $sql);

// 检查是否有错误发生
if (!$result) {
    die("查询失败：" . mysqli_error($conn));
}

// 定义数组 $xb_arr
$xb_arr = array();

// 循环读取每一行数据并将其放入 $xb_arr 数组中
while ($row = mysqli_fetch_assoc($result)) {
    $xb_arr[] = $row;
}

// 释放查询结果集
mysqli_free_result($result);

解释一下上述代码的每一行：

- 第 2 行：执行 SQL 查询并将结果保存在 `$result` 变量中。
- 第 5 行：如果查询失败，则输出错误信息并终止程序执行。
- 第 8 行：定义一个空数组 `$xb_arr`，用于保存查询结果。
- 第 11-14 行：循环读取 `$result` 中的每一行数据，并将其作为关联数组保存在 `$row` 变量中。然后将 `$row` 放入 `$xb_arr` 数组中。
- 第 17 行：释放查询结果集，以释放内存。

相关问题

# 读取输入数据 # 读取train.hdf5文件中的二维数组 with h5py.File('train.hdf5', 'r') as f: arr = f['increment_0/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:] # 在每一行的最后添加一个新的数字 new_num = input('请输入一个新的数字：') arr = np.hstack((arr, np.ones((arr.shape[0], 1)) * float(new_num))) # 每1024行提取出来作为一个二维数组 input_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 5)) # 将每个二维数组转换成三维数组 input_arr_3d = [] for i in range(input_arr_reshaped.shape[0]): input_arr_3d.append(np.reshape(input_arr_reshaped[i], (32, 32, 5))) # 将每个三维数组转换成5 * 32 * 32的三维数组 input_arr_5_32_32 = [] for i in range(len(input_arr_3d)): input_arr_5_32_32.append(np.transpose(input_arr_3d[i], (2, 0, 1))) # 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组 input_arr01 = input_arr_5_32_32[0] input_arr01 = np.array(input_arr01) input_arr01 = torch.from_numpy(input_arr01).float() input_arr01 = input_arr01.unsqueeze(0) 修改这段代码，使得每个被转换成5 * 32 * 32的数组都经历一次与input_arr_5_32_32[0]一样的修改

# 读取输入数据
# 读取train.hdf5文件中的二维数组
import h5py
import numpy as np
import torch

with h5py.File('train.hdf5', 'r') as f:
arr = f['increment_0/phase/alpha-Ti/mechanical/O'][:]

# 在每一行的最后添加一个新的数字
new_num = input('请输入一个新的数字：')
arr = np.hstack((arr, np.ones((arr.shape[0], 1)) * float(new_num)))

# 每1024行提取出来作为一个二维数组
input_arr_reshaped = arr.reshape((-1, 1024, 5))

# 将每个二维数组转换成三维数组
input_arr_3d = []
for i in range(input_arr_reshaped.shape[0]):
input_arr_3d.append(np.reshape(input_arr_reshaped[i], (32, 32, 5)))

# 将每个三维数组转换成5 * 32 * 32的三维数组
input_arr_5_32_32 = []
for i in range(len(input_arr_3d)):
input_arr_5_32_32.append(np.transpose(input_arr_3d[i], (2, 0, 1)))

# 对每个5 * 32 * 32的数组进行修改
modified_arr = []
for i in range(len(input_arr_5_32_32)):
arr_i = input_arr_5_32_32[i]
arr_i = np.array(arr_i)
arr_i = torch.from_numpy(arr_i).float()
arr_i = arr_i.unsqueeze(0)
modified_arr.append(arr_i)

# 输出第一个三维数组中的第一个纵向二维数组
input_arr01 = modified_arr[0]
print(input_arr01.shape) # 输出为 torch.Size([1, 5, 32, 32])

$i = 0; foreach ($sql_arr as $k=>$v){ $result = mysqli_query($mysql,$v); if($result){ $i += 1; } }

这段代码是一个遍历$sql_arr数组的循环，$sql_arr数组中存储了一系列SQL语句。在循环中，每次取出一个SQL语句并通过mysqli_query函数执行，如果SQL语句执行成功，则$i加1。最终$i的值表示成功执行的SQL语句数量。可以通过这个值来判断整个SQL语句批量执行的成功与否。

需要注意的是，这段代码没有对SQL语句进行任何安全性检查和过滤，存在SQL注入等安全隐患。在实际应用中，应该对SQL语句进行安全性检查和过滤，避免安全问题的发生。