探索day06_API01的压缩文件内容

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资源摘要信息:"day06_API01.zip文件内容涉及编程接口（API）相关知识。标题中的'day06_API01'暗示着这个压缩包可能是某个编程教学课程的第六天的学习材料，其中包含关于应用程序编程接口（API）的介绍和练习。由于文件的描述信息较为简单，没有提供额外的详细信息，但我们可以推测这个压缩包可能包含了API的基础概念、设计原则、如何创建和使用API的示例代码，以及相关的编程练习。通常，在学习API的过程中，学生会被教授如何发出HTTP请求，如何处理响应，以及如何在不同的编程语言中实现API的调用。由于没有标签信息，我们无法确定这个文件具体涉及哪些编程语言或技术栈，但基于API这一核心主题，我们可以假设它可能涉及如RESTful API、SOAP API、或者使用特定框架如Flask、Express等构建的API。文件名称列表中仅包含一个文件名'day06_API01'，这表明该压缩包可能只包含一个主要文件或文件夹，其中包含了该天所有相关教学材料和资源。"

day6_ajax01.zip

2021-06-28 上传
这个“day6_ajax01.zip”文件显然包含了关于Ajax的基础学习资源，可能是几个示例代码或教程，用于演示如何在Web开发中使用Ajax。让我们深入探讨Ajax的相关知识点。 1. **异步通信**：Ajax的核心是浏览器内置的...

博客项目Day1_blog01.zip

2021-09-02 上传
【标题】：“博客项目Day1_blog01.zip”是一个与SpringBoot相关的博客开发项目，它包含初学者在第一天学习时可能会遇到的基础知识和实践内容。这个压缩包可能提供了搭建一个简单博客系统的源代码和相关配置文件，是...

优化sql语句update jc_content set views_day=(select contentcou1_.views_day from jc_content_count contentcou1_ where jc_content.content_id=contentcou1_.content_id), comments_day=(select contentcou2_.comments_day from jc_content_count contentcou2_ where jc_content.content_id=contentcou2_.content_id), downloads_day=(select contentcou3_.downloads_day from jc_content_count contentcou3_ where jc_content.content_id=contentcou3_.content_id), ups_day=(select contentcou4_.ups_day from jc_content_count contentcou4_ where jc_content.content_id=contentcou4_.content_id)

2023-05-26 上传
SET jc_content.views_day = jc_content_count.views_day, jc_content.comments_day = jc_content_count.comments_day, jc_content.downloads_day = jc_content_count.downloads_day, jc_content.ups_day = jc_...

用python实现以下要求。1，用pandas库读取bike_day.csv文件，查看前5行，后2行。2选择instant，dteday,yr,casual,registered共五行数据，将缺失值丢弃，处理后的数据导出到bike_day_user.txt，数据之间用空格分隔，每行末尾包含换行符。3，读取bike_day_user.txt，计算列casual与列registered和，并作为一个新的列cnt添加到原始数据，导出到新的Excel文件bike_day_user_cnt.xlsx。4读取bike_day_user_cnt.xlsx，计算列cnt最大值，最小值；分别统计2011年和2012年cnt的年平均值，以及2011年和2012年每个月的月平均值。5，将上一步计算得出的2011年和2012年共享单车租凭用户的月平均值以及水平柱状图可视化显示，y轴代表月份，刻度为每个月份，包括图例，图标题，填充颜色为蓝色，保存为bike_day_user_cnt.png，分辨率不低于300dpi

2023-05-27 上传
bike_day = pd.read_csv('bike_day.csv') print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) # 后2行 # 2. 处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant', 'dteday', 'yr', 'casual', '...

生蚝: （1）用pandas 库读取 PRSA_ data 2010.1.1-2014.12.31.csx 文件，查看前3行、后2行。 (2) 刪除列 DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir,并将剰余列用 pandas 数据 预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的csV 文件 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv。 (3）利用pandas 库读取新的数据集 pm25_ data 2010.1.1-2014.12.31.csv，并选择字段 pm2.5 大子300 的所有数据集，昇出力文本文件 pm25_hazardous_data_2010.1.1-2014. 12.31.txt，要求数据之间用逗号分隔，每行末尾包含换行符。 (4）读取文本文件 pm25_hazardous_ data_ 2010.1.1-2014.12.31.txt 并转存到 Excel 文件 pm25_hazardous_data_ 2010.1.1-2014.12.31.xlsx # 生蚝: （5）重新读取文本文件读取文本文件 pm25_ hazardous_ data 2010.1.1-2014.12.31.txt，分别统计出现最多的month、 day、hour， 并将 month、 day、hour 的出现频次用柱状图显示。要求包括图例、图标题，xy轴均显示刻度值，柱状图填充颜色分别为红色、绿色、蓝色；并将结果保存为 png 图片保存，分辦率为 400 dpi，png 图片命名分别为 pm25 hazardous_ month_ day hour.png。

2023-06-03 上传
（5）重新读取文本文件 pm25_hazardous_data_2010.1.1-2014.12.31.txt，分别统计出现最多的 month、day、hour，并将 month、day、hour 的出现频次用柱状图显示，并将结果保存为 png 图片保存，分辨率为 400 dpi，png...

保留原本功能优化以下代码import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 1.读取并查看数据 bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head(5)) # 前5行 print(bike_day.tail(2)) #后2行 #2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant','dteday','yr', 'casual', 'registered']].dropna() bike_day_user.to_csv('bike_day_user.txt', sep=' ',index=False, header=False) #3.读取数据并添加新列并导出到新文件 bike_day_user = pd.read_csv('bike_day_user.txt', sep=' ', header=None, names=['instant','dteday','yr', 'casual',"registered"]) bike_day_user['cnt'] = bike_day_user['casual'] + bike_day_user['registered'] bike_day_user.to_excel('bike_day_user_cnt.xlsx', index=False) #4.读取数据并进行统计 bike_day_user_cnt = pd.read_excel('bike_day_user_cnt.xlsx') print('cnt最大值:',bike_day_user_cnt['cnt'].max()) print('ent最小值:',bike_day_user_cnt['cnt'].min()) print('2011号cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0]['cnt'].mean()) print('2012年cnt年平均值:',bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1]['cnt'].mean()) print('2011年月严始值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean()) print('2022年月平均值:', bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean()) # 5.可视化并保存图像 fig, ax = plt.subplots() ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 0].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='blue', label='2011') ax.barh(bike_day_user_cnt['mnth'], bike_day_user_cnt[bike_day_user_cnt['yr'] == 1].groupby('mnth')['cnt'].mean(), color='lightblue', label='2012') ax.set_yticks(np.arange(1,13)) ax.set_yticklabels(['Jan','Feb','Mar', 'Apr', 'May','Jun','Jul','Aug', 'sep', 'Oct','Nov','Dec']) ax.set_xlabel('Average number of shared bike users') ax.set_title('Monthly Average Number of Shared Bike Users in 2011-2012') ax.legend() fig.savefig('bike_day_user_cnt.png', dpi=300)

2023-06-03 上传
bike_day = pd.read_csv("C:/Users/15020/Desktop/26.bike_day.csv") print(bike_day.head()) print(bike_day.tail(2)) # 2.处理数据并导出到文件 bike_day_user = bike_day[['instant', 'dteday', 'yr', 'casual'...

CREATE PROCEDURE HA_ST01,PRO_TEST01_LNJ(IN ID INTEGER,IN DAY_STR NVARCHAR(8),OUT MESSAGE NVARCHAR(50)) LANGUAGE sqlscript as begin DECLARE DAY_DATE DATE; DECLARE COUNT_ID INTEGER; RS_1=SELECT * FROM "HA_ST01"."DATE_INFO_LNJ" WHERE ID =:ID; SELECT COUNT(1) INTO COUNT_ID FROM :RS_1; SELECT TO_DATE(:DAY_STR)INTO DAY_DATE FROM DUMMY; IF :COUNT_ID >=1 THEN :MESSAGE SELECT'错误:主键重复' INTO MESSAGE FROM DUMMY; ELSEIF :COUNT_ID<1 insert into "HA_ST01"."DATE_INFO_LNJ"(ID,DAY,WEEK_NUM)VALUES(:ID,:DAY_DATE,WEEKDAY(:DAY_DATE)); SELECT'插入成功' INTO MESSAGE FROM DUMMY; END IF; end;有啥错误

2023-05-31 上传
CREATE PROCEDURE HA_ST01.PRO_TEST01_LNJ (IN ID INTEGER, IN DAY_STR NVARCHAR(8), OUT MESSAGE NVARCHAR(50)) LANGUAGE sqlscript AS BEGIN DECLARE RS_1 CURSOR FOR SELECT * FROM "HA_ST01"."DATE_INFO_LNJ" ...

(1）用 pandas 库读取 PRSA data 2010.1.1-2014.12.31. csv 文件，查看前3行、后2行。(2）删除列 DEWP 、 TEMP 、 PRES 、 cbwd 、 Iws 、 Is 、 Ir ，并将剩余列用 pandas 数据预处理模块将缺失值丢弃处理，导出到新的 csv 文件pm25_ data _2010.1.1-2014.12.31. csv 。 (3）利用 pandas 库读取新的数据集pm25_ data _2010.1.1-2014.12.31. csv ，并选择字段pm2.5大于300的所有数据集，导出为文本文件pm25_ hazardous _ data _2010.1.1-2014.12.31.txt，要求数据之间用逗号分隔，每行末尾包含换行符。 (4）读取文本文件pm25_ hazardous _ data _2010.1.1-2014.12.31. txt 并转存到 Excel 文件pm25hazadous2010.1.1-2014.12.31. xsx 。(5）重新读取文本文件读取文本文件pm25 hazardous data 2010.1.1-2014.12.31. txt ,示。要求包括图例、图标题， x 、 y 轴均显示刻度值，柱状图填充颜色分别为红色、绿色、分别统计出现最多的 month 、 day 、 hour ，并将 month 、 day 、 hour 的出现频次用柱状图显pm25_ hazardous _ month _ day _ hour . png . 蓝色；并将结果保存为 png 图片保存，分辨率为400 dpi , png 图片命名分别为pm25_hazardous_month_day_hour.png

2023-05-27 上传
plt.savefig('pm25_hazardous_day.png', dpi=400) hour_count.plot(kind='bar', color='blue') plt.title('Hour Frequency') plt.xlabel('Hour') plt.ylabel('Frequency') plt.xticks(rotation=0) plt.savefig('pm...

select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE select * from ( SELECT P.PATIENT_ID, P.VISIT_ID, PM.NAME, PM.SEX, P.ADMISSION_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_ADMISSION_TO ) AS DEPT_ADM, P.DISCHARGE_DATE_TIME, ( SELECT TOP 1 DP.DEPT_NAME FROM DEPT_DICT DP WHERE DP.DEPT_CODE = P.DEPT_DISCHARGE_FROM ) AS DEPT_DIS, DATEDIFF( DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) AS INPAT_DAYS, P.DOCTOR_IN_CHARGE --datediff(day, P.ADMISSION_DATE_TIME,P.DISCHARGE_DATE_TIME) as zyts FROM PAT_VISIT P INNER JOIN PAT_MASTER_INDEX PM ON PM.PATIENT_ID = P.PATIENT_ID WHERE P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME < = '2023-07-10' AND DATEDIFF( DAY,P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME ) >= 30 ) t order by inpat_days desc 帮我把这段sql优化一下

2023-07-25 上传
P.DISCHARGE_DATE_TIME >= '2016-01-01' AND P.DISCHARGE_DATE_TIME AND DATEDIFF(DAY, P.ADMISSION_DATE_TIME, P.DISCHARGE_DATE_TIME) >= 30 ORDER BY INPAT_DAYS DESC; ``` 此优化后的查询使用了表别名，将...

DateTime startTime = this.dp_StartDate.SelectedDate.Value;//this.dp_StartTime.SelectedTime; this.dp_StartTime.SelectedTime = startTime.TimeOfDay; this.dp_EndTime.SelectedTime.Value = startTime.TimeOfDay;

2023-06-01 上传
然而，这段代码有一个问题，即在将时间部分赋值给this.dp_EndTime.SelectedTime.Value时，它尝试将TimeOfDay属性的值（TimeSpan类型）直接赋值给DateTime?类型的变量。这是不允许的，因为TimeSpan类型和DateTime?...
改变世界的李
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