SQLite数据库创建与数据录入实战教程

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0 下载量 7 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 863B RAR 举报
资源摘要信息:"SQLite数据库创建与数据录入" SQLite是一种轻量级的数据库系统,它不需要一个单独的服务器进程或系统来运行,可以直接嵌入到应用程序中。它广泛用于移动设备和桌面应用程序,并且因为它的小巧和便携性,也常用于小型项目或原型设计。SQLite数据库以文件的形式存在,这使得其数据易于分发和访问。 在本资源中,我们将集中讨论如何使用SQLite创建数据库,并向数据库中添加表以及第一条记录。 ### 创建数据库 创建数据库主要涉及到使用SQLite的`CREATE DATABASE`语句。这个语句会创建一个新的数据库文件,如果文件已存在,它将被覆盖。通常我们会在创建数据库时为其指定一个名字。 ### 创建表 在数据库中,数据被组织在表(Table)中。表由行(Row)和列(Column)组成,每一行代表一个记录,每一列代表记录的一个字段。在SQLite中创建表需要使用`CREATE TABLE`语句,并指定表名和列信息。 列信息包括列名、数据类型以及其他可能的约束(如主键、非空、唯一等)。 ### 添加记录 向表中添加记录时,我们通常使用`INSERT INTO`语句。该语句需要指定要插入数据的表名以及要插入的值。值的顺序需要与创建表时列的顺序一致,或者使用列名来明确指定每个值应该插入到哪个列。 ### 示例SQL语句 根据标题和描述,我们可以推断以下SQL语句的结构: 1. 创建数据库的SQL语句可能如下所示(虽然在描述中未明确要求写出创建数据库的SQL语句,但为了完整性,我们在此提供一个例子): ```sql CREATE TABLE IF NOT EXISTS database_name; ``` 2. 创建四个表的SQL语句应该定义每个表的结构,包括表名和每个表中的列名、数据类型等。例如: ```sql CREATE TABLE table1 ( column1_name data_type PRIMARY KEY, column2_name data_type, column3_name data_type, ... ); CREATE TABLE table2 ( column1_name data_type PRIMARY KEY, ... ); CREATE TABLE table3 ( ... ); CREATE TABLE table4 ( ... ); ``` 3. 向四个表中添加第一条记录的SQL语句应该考虑到表结构中各列的数据类型和约束。例如: ```sql INSERT INTO table1 (column1_name, column2_name, column3_name) VALUES (value1, value2, value3); INSERT INTO table2 (column1_name, column2_name) VALUES (value1, value2); INSERT INTO table3 (column1_name) VALUES (value1); INSERT INTO table4 (column1_name) VALUES (value1); ``` ### 注意事项 - 在创建表时,需要为每个表定义一个或多个主键,以确保记录的唯一性。 - 数据类型应根据实际存储的数据类型来选择,例如`INTEGER`、`REAL`、`TEXT`、`BLOB`等。 - 在插入数据时,必须确保数据值与列的数据类型和约束相匹配。 通过以上内容,我们可以了解到SQLite数据库创建与数据录入的基本流程和方法。在完成课本P207的第4.7题时,需要根据具体的表结构和数据类型要求,编写相应的SQL语句来实现数据库的创建和数据的初始化。

1. from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 这行代码是从scikit-learn库中导入KNN分类器,让后面的代码可以使用该分类器。 2. X_train = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],[4.9, 3.0, 1.4, 0.2],[4.7, 3.2, 1.3, 0.2],[7.0, 3.2, 4.7, 1.4],[6.4, 3.2, 4.5, 1.5],[6.9, 3.1, 4.9, 1.5],[6.3, 3.3, 6.0, 2.5],[5.8, 2.7, 5.1, 1.9],[7.1, 3.0, 5.9, 2.1]] 这行代码定义了训练数据集X_train,其中包含的是一个嵌套列表,每个内部列表表示一个数据样本。每个样本有四个特征,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 3. y_train = ['setosa', 'setosa', 'setosa', 'versicolor', 'versicolor', 'versicolor', 'virginica', 'virginica', 'virginica'] 这行代码定义了训练数据集的标签y_train,表示每个样本属于哪一类花,其取值为'setosa'、'versicolor'、'virginica'中的一种。 4. X_test = [[5.8, 2.8, 5.1, 2.4],[6.4, 3.2, 5.3, 2.3],[4.8, 3.1, 1.6, 0.2]] 这行代码定义了测试数据集X_test,其中包含三个测试样本,每个样本也有四个特征。 5. knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) 这行代码定义了一个KNN分类器knn,并将n_neighbors参数设置为1,表示使用最近邻法进行分类。 6. knn.fit(X_train,y_train) 这行代码利用训练数据集X_train和y_train,调用knn分类器的fit方法进行训练。 7. predict_y = knn.predict(X_test) 这行代码使用训练好的knn分类器对测试数据集X_test进行预测,并将预测结果存储在predict_y中。 8. print(predict_y) 这行代码打印输出预测结果。 解释以上内容

2023-06-10 上传