PD初体验

最新推荐文章于 2025-11-30 19:25:58 发布
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#数据库

本文分享了使用PD工具设计的“菜花评论网”数据库逻辑模型，模型中运用了较少见的继承关系，旨在通过PD使设计过程更为简易、清晰且严谨。

自己第一次用PD做的一个“菜花评论网”的数据库逻辑模型。其中用到了平时很不常用的继承关系。如果逻辑上正确的话，就可以直接生成物理数据库模型然后可以直接生成数据库。用PD的好处是，让你的设计更加容易、清晰、严谨。

kylehit
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【头歌】机器学习——Pandas 初体验
maodao666的博客
11-03 1026
【代码】【头歌】机器学习——Pandas 初体验。
educoder Pandas初体验
木右加木 就是木木
11-15 2725
第1关：了解数据处理对象–Series # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_series(): ''' 返回值: series_a: 一个Series类型数据 series_b: 一个Series类型数据 dict_a： 一个字典类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ****
04.PD与数据库关系模型简介
老毛的博客
08-25 846
PowerDesigner是Sybase公司推出的一个集成了企业架构分析、UML（统一建模语言）和数据建模的工具。它不仅可以用于系统设计和开发的不同阶段（即业务分析、概念模型设计、逻辑模型设计、物理模型设计以及面向对象开发阶段）。
PDMan-国产免费通用数据库建模工具（极简，漂亮）
weixin_34309435的博客
05-30 8910
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
领域建模与数据库建模
weixin_36317299的博客
04-29 1334
a.阅读 Asg_RH 文档，按用例构建领域模型。按 Task2 要求，请使用工具 UMLet，截图格式务必是 png 并控制尺寸。说明：请不要受 PCMEF 层次结构影响。你需要识别实体（E）和 中介实体（M，也称状态实体） – 在单页面应用（如 vue）中，E 一般与数据库构建有关， M 一般与 store 模式 有关 – 在 java web 应用中，E 一般与数据库构建有关， M 一般与 ...
Educorder Pandas初体验 （第一关到第八关）
m0_45311187的博客
12-22 2645
第一题： # -*- coding: utf-8 -*- from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd def create_series(): ''' 返回值: series_a: 一个Series类型数据 series_b: 一个Series类型数据 dict_a： 一个字典类型数据 ''' # 请在此添加代码 完成本关任务 # ********** Begin ***
pandas初体验
H_tan90的博客
06-17 238
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、pandas是什么？ 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数..
Pandas初体验
ambercctv的博客
05-13 357
Pandas有很强大的excel文件处理功能。pandas把excel的矩阵界面数据存储到称为DataFrame的数据结构中。 Excel中第一行的内容存储到column List中，而excel中第一列则存储到index list中。 可以使用iLoc引用excel中的cell内容 import numpy as np import pandas as pd #Data Frame df=pd.read_csv("test.csv") rows,cols=df.shape #names=df.head(
数据库设计工具对比
LWL309599430的博客
05-09 370
数据库设计工具对比 PowerDesign：PowerDesign是Sybase推出的主打数据库设计工具。PowerDesign致力于采用基于Entiry-Relation的数据模型，分别从概念数据模型(Conceptual Data Model)和物理数据模型(Physical Data Model)两个层次对数据库进行设计。概念数据模型描述的是独立于数据库管理系统(DBMS...
使用PD进行数据库建模时的问题
weixin_33924220的博客
10-24 300
在PowerDesigner中建立好概念模型后，将其转为物理模型的时候出现如下错误提示： 前面四个是相同的问题，原因是由于没有修改默认设置。可以在Tools--->Model Options->Model Settings选项卡中寻找Data Item组框中定义数据项的唯一性代码选项(Unique Code)与重用选项（Allow Reuse）。把allow reuse选上，去掉...
浅谈Oracle数据库的建模与设计
mlxia的专栏
11-18 2157
http://dev.yesky.com/243/2011243.shtml#pls 浅谈Oracle数据库的建模与设计 2005-06-04 11:41作者：出处：天极blog责任编辑：方舟 <!--正文开始--> <!-- Error --> 　　要开发一个基于数据库的应用系统，其中最关键的一步就是整个系统所依据的数据库的建模设计，从逻辑的到物理的...
用PD进行数据库建模经验总结
weixin_30429201的博客
10-11 467
1、建立pdm的时候选择sqlserver2000 2、建立PDM后，先建立一个dbo的用户，新建表后要制定表的所属用户为dbo。 3、建表的时候Name和Code可以分开，name写成中文，用来看；code写成英文，用来当表名；最后就是把comment写上，这个要生成注释的。写注释的时候可以写长一些，但是千万不要回车换行，要不生成sqlserver数据库的时候你点击表设计视图，列的注释...
谈谈如何建立数据模型:
月骜
11-27 6879
何谓数据模型呢?王珊老师告诉我们:数据模型就是现实世界的模拟.我的理解数据模型设计就是数据库的设计那么优秀的数据模型应该是怎样的呢？她应该满足3个要求：一是能够比较真实的模拟现实世界二是容易为人所理解三是便于在计算机上实现。数据模型的建立一般分为四步：1 需求分析 2 概念模型设计 3物力模型设计 4实施运行维护1 需求分析的时候我们用到如下辅助方法：业务流程图    建议PD实现数据词典    
利用PD进行数据库建模
weixin_34397291的博客
05-01 256
利用PD进行数据库建模优快云上有一篇文章是关于如何将注释直接生成到Sql Server中，具体地址忘记了。可以去找看看。我现在正在利用PD进行OOM设计，可以自动生成的代码似乎不太合我的要求，不知道有没有比较好的自动生成工具？ 转载于:https://www.cnblogs.com/monthkey/archive/2004/05/01/8230.html...
面试必问——Redis 主从同步
2301_79966297的博客
11-26 583
偏移量，随着记录在repl_baklog中的数据增多而逐渐增大。salve完成同步时也会记录当前同步的offset。如果salve的offset小于master的offset，说明salve的数据落后于master，需要更新。：简称replid,是数据集的标记，id一致则说明是同一个数据集。每个master都有唯一的replid,salve则会继承master节点的replid。：单点的Redis的并发能力是有限的，要进一步提高Redis的并发能力，就需要搭建主从集群，实现读写分离。
基于Python与Go构建云原生微服务自动化运维平台的架构设计思路实践策略与性能优化方法全流程解析
2501_94114213的博客
11-26 811
Python 提供灵活的任务调度与编排能力，Go 提供高并发、高吞吐的任务执行与采集能力。两者结合构建的云原生微服务运维平台能够在大规模环境下实现：自动化高可靠弹性扩展可观测高性能随着企业上云进程加速，Python + Go 的混合运维平台将成为云原生运维的标准实践方案。
redis基本类型 5种基本类型
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yeshihouhou的博客
11-30 150
List的另一个应用就是消息队列，可以利用List的 PUSH 操作，将任务存放在List中，然后工作线程再用 POP 操作将任务取出进行执行。我们在谈基础数据结构时，讨论的是存储值的数据类型，主要包括常见的5种数据类型，分别是：String、List、Set、Zset、Hash。Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适合用于存储对象。Redis 中集合是通过哈希表实现的，所以添加，删除，查找的复杂度都是 O(1)。
pands初体验
06-17
### Pandas库的基本用法和初学者教程 Pandas 是一个强大的数据分析工具，广泛应用于数据处理、清洗和分析。以下是 Pandas 的基本用法介绍： #### 1. 安装 Pandas 在使用 Pandas 之前，需要确保系统已安装 Python 3.6+ 版本。可以通过以下命令安装 Pandas： ```bash pip install pandas ``` 此方法适用于大多数操作系统，包括 Windows、macOS 和 Linux[^1]。 #### 2. 导入 Pandas 在代码中导入 Pandas 库时，通常会使用缩写 `pd`，以便简化代码书写： ```python import pandas as pd ``` #### 3. 创建数据结构 Pandas 提供了两种主要的数据结构：`Series` 和 `DataFrame`。 - **Series** 是一维数组，类似于列表或数组，但每个元素都有一个唯一的索引（称为 index）。默认情况下，索引从 0 开始编号。 ```python s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) print(s) ``` 输出结果如下： ``` 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e dtype: object ``` 此处的索引从 0 开始自动分配[^2]。 - **DataFrame** 是二维表格结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表。可以使用字典创建 DataFrame： ```python data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df) ``` 输出结果如下： ``` Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 ``` #### 4. 基本操作 以下是一些常见的 Pandas 操作示例： - **查看前几行或后几行** ```python print(df.head(2)) # 查看前两行 print(df.tail(2)) # 查看最后两行 ``` - **获取版本号** ```python print(pd.__version__) # 输出当前安装的 Pandas 版本号 ``` - **获取数据类型** ```python print(df.dtypes) # 查看每一列的数据类型 ``` - **获取行列数** ```python print(df.shape) # 返回 (行数, 列数) print(df.shape[0]) # 获取行数 print(df.shape[1]) # 获取列数 ``` - **获取索引和列名** ```python print(df.index) # 查看行索引 print(df.columns) # 查看列名 ``` - **随机抽样** ```python print(df.sample(n=2)) # 随机抽取两行 print(df.sample(frac=0.5)) # 按比例随机抽取一半数据 ``` - **统计描述** ```python print(df.describe()) # 对数值型列进行统计描述 ``` #### 5. 数据读取与写入 Pandas 支持多种文件格式的读取和写入，例如 CSV、Excel 和 SQL 数据库。 - **读取 CSV 文件** ```python df = pd.read_csv('file.csv') # 读取 CSV 文件 print(df.head(5)) # 查看前五行 ``` - **写入 CSV 文件** ```python df.to_csv('output.csv', index=False) # 将 DataFrame 写入 CSV 文件 ``` #### 6. 数据筛选与排序 - **数据筛选** ```python filtered_df = df[df['Age'] > 30] # 筛选年龄大于 30 的行 print(filtered_df) ``` - **数据排序** ```python sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False) # 按年龄降序排列 print(sorted_df) ``` ### 总结 Pandas 是一个功能强大且灵活的库，适合处理各种结构化数据。通过上述基本用法，初学者可以快速上手并完成简单的数据分析任务[^3]。
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