紧邻算法分类器之模拟图(二)

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#数据库导入

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Python 学习之Data analysis

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本文详细介绍了如何将文本数据导入数据库，包括使用pymssql库进行数据库操作、执行SQL语句插入数据，并强调了commit操作的重要性以确保数据正确保存。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先将数据将文本中的数据导入数据库，因为，对数据库的操作比较熟悉，对以后的数据统计也比较的方便，是通过，计算不同点出现的次数为纵坐标，以特征值为很坐标，

数据仍然是（一）中的数据，值得注意的是：数据库操作后，一定需要语句conn.commit() ，否则会出现，执行后，数据库中没有存储的现象，操作数据库需要pymssql库

具体程序：

import pymssql
from numpy import * 
import matplotlib.pylab as pl
#coding=utf-8


def NonExecute(str,parm):
    conn=pymssql.connect(host='localhost',database='test',user='sa',password='123')
    
    cur=conn.cursor()
    
    cur.execute(str,parm)
    
    #d= cur.fetchall()
    conn.commit()    
    cur.close()
    conn.close()    
   # return d
train = loadtxt("D:\\iris.trn",delimiter=',',usecols=(0,1,2,3,4),dtype=str)
for i in train:
    print i[0]
    parm=(i[0],i[1],i[2],i[3],i[4])
  #  cur.execute("""insert into iris(sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,class_label) values(%s,%s,%s,%s,%s)""",parm)
    str = """insert into iris(sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width,class_label) values(%s,%s,%s,%s,%s)""";
    NonExecute(str,parm)