python 链接数据库

本文介绍如何使用Python的pymysql库连接数据库,并通过pandas库将查询结果转换为DataFrame格式,方便进行数据分析。文章详细展示了数据库连接参数设置、SQL语句执行及结果处理的全过程。

打开数据库连接

import pandas as pd 
import pymysql
db=pymysql.connect(host="39.108.89.22",user="testdb_read",db="test4_sql",password='password',port=13306,charset="utf8")

host:端口,user:用户名,db:数据库名称,password:密码。,charset:字符形式。

使用cursor()方法获取操作游标

cursor=db.cursor()

执行sql语句

sql=''' 
select a.id_ '订单号',
h.item_name '进件步骤'
from msys_apply as a 
left join statistic_hopper  as h on a.id_=h.apply_id
'''
cursor.execute(sql)

获取全部数据

cursor.fetchall()

将数据先转换成list,再转化成DataFrame。

result =pd.DataFrame(list(cursor.fetchall()),columns=['订单号', '进件步骤'])
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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