MySQL高级操作

1. 数据库

现代的 SQL 服务器构建在 RDBMS 之上。

1.1 服务器 RDBMS

DBMS - 数据库管理系统（Database Management System）

数据库管理系统是一种可以访问数据库中数据的计算机程序。DBMS 使我们有能力在数据库中提取、修改或者存贮信息。不同的 DBMS 提供不同的函数供查询、提交以及修改数据。

RDBMS - 关系数据库管理系统（Relational Database Management System）

关系数据库管理系统 (RDBMS) 也是一种数据库管理系统，其数据库是根据数据间的关系来组织和访问数据的。20 世纪 70 年代初，IBM 公司发明了 RDBMS。RDBMS 是 SQL 的基础，也是所有现代数据库系统诸如 Oracle、SQL Server、IBM DB2、Sybase、MySQL 以及 Microsoft Access 的基础。

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MySQL基本语法与使用

1. MySQL的数据类型

1.1 整型

类型 字节大小 无符号范围 有符号范围
TINYINT 1 0 ~ 255(2的8次方减1) -128 ~ 127(2的4次方减1)
SMALLINT 2 0 ~ 65536(2的16次方减1) -32768 ~ 32767(2的8次方减1)
MEDIUMINT 3 0 ~ 2的24次方减1 -(2的12次方) ~ (2的12次方减1)
INT/INTEGER 4 0 ~ 2的32次方减1 -(2的16次方) ~ (2的16次方减1)
BIGINT 8 0 ~ (2的64次方减1) -(2的32次方) ~ (2的32次方减1)
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利用Python进行数据分析之matplotlib常用图表

matplotlib可用来绘制多种类型的分析图表，详细绘图函数可参考官方文档，以下介绍几种常用图表及其作用：

  • 折线图：反应变化趋势
  • 柱状图/条形图：展示分类数据
  • 直方图/质量分布图：展示数据分布情况，观察异常或孤立数据
  • 散点图/X-Y图：显示变量之间的相互影响程度：正相关、负相关、不相关、线性相关、指数相关等
  • 饼状图：展示分类占比情况
  • 箱线图/Box-plot/盒须图/盒式图/箱型图：显示一组数据分散情况资料的统计图，反应原始数据分布的特征。
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利用Python进行数据分析之matplotlib基本使用

数据可视化是数据分析中最重要的任务之一，有时构建网络交互可视化可能是最终目标之一。matplotlib是一个用于生成出版级质量图表的桌面绘图包，随着时间的推移，matplotlib已经产生了一些数据可视化的附加工具包，比如seaborn。

matplotlib的安装：

conda install -n Excercise matplotlib

pip install -n Excercise matplotlib

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利用Python进行数据分析之数据规整

在很多应用中，数据可能分布在多个文件或数据库中，亦或以某种不易于分析的格式进行排列，需要对数据进行联合、连接以及重新排列等操作。

分层索引

分层索引允许你在一个轴向上拥有多个索引层级。笼统地说，分层索引提供了一种在更低维度的形式中处理更高维度数据的方式

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利用Python进行数据分析之数据清洗

在进行数据分析和建模的过程中，数据的清洗和准备是后续工作能够顺利开展的保障，包括数据加载、清理、转换和重新排列，可能占分析师80%以上的时间。数据清洗的过程中需要掌握对缺失值、重复值、字符串的操作，并掌握其他分析数据转换的工具。

处理缺失值

缺失数据在很多数据分析应用中出现，当清洗数据用于分析时，对缺失数据进行分析以确定数据收集问题或数据丢失导致的数据偏差通常也很重要。

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Python语法糖

语法糖说明

语法糖（Syntactic sugar）：

  • 计算机语言中特殊的某种语法
  • 这种语法对语言的功能并没有影响
  • 对于程序员有更好的易用性
  • 能够增加程序的可读性

简而言之，语法糖指计算机语言中添加的更方便程序员使用的语法。 通过这类方式编写出来的代码，即好看又好用，好似糖一般的语法，固美其名曰：语法糖

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tag:

    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
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