python魔幻图代码，python数据库操作库研究

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Python是一种广泛使用的高级编程语言，受到越来越多的开发者的欢迎。Python拥有上千种库和框架，使得开发者可以更加高效地开发程序。本文主要介绍Python中的魔幻图代码和数据库操作库的研究。

一、Python魔幻图代码

随着数据科学的发展，如何将数据以有效的方式呈现给用户已成为很多开发者面临的挑战。魔幻图代码可以让开发者更好地展示数据，同时打破了传统条形和折线图的局限性。以下是几个常见的魔幻图代码：

1.雷达图

雷达是一种特殊的坐标系，用于比较各个变量的相对大小。以下是用Python绘制雷达图的代码：

```

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据

labels = np.array(['A','B','C','D','E','F'])

dataLenth = 6

data = np.array([83, 65, 82, 70, 73, 74])

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, dataLenth, endpoint=False)

data = np.concatenate((data,[data[0]]))

angles = np.concatenate((angles,[angles[0]]))

# 绘图

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, polar=True)

ax.plot(angles, data, 'o-', linewidth=2)

ax.fill(angles, data, alpha=0.25)

ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, labels)

ax.set_title('Radar Chart')

ax.set_rlim(0,100)

ax.grid(True)

plt.show()

```

以上代码会生成一个雷达图，可以更加直观地展现出数据的情况。

2.3D散点图

用于绘制三维散点图的Python代码如下：

```

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

n = 100

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

idx = np.random.randint(0,10, size=(n,))

x = np.random.rand(n)

y = np.random.rand(n)

z = np.random.rand(n)

c = plt.cm.rainbow(idx/10.)

ax.scatter(x, y, z, c=c)

ax.set_xlabel('X')

ax.set_ylabel('Y')

ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

```

以上代码会生成一个3D散点图，可以更加清晰地表现出数据的分布情况。

3.树状图

用于展示层级结构的树状图Python代码如下：

```

from collections import Counter

import matplotlib.pyplot as plt

data = {'A': {'a': 12, 'b': 27, 'c': 10},

'B': {'a': 45, 'b': 80, 'c': 67},

'C': {'a': 33, 'b': 58, 'c': 41}}

def get_nodes_edges(data, root=''):

nodes = []

edges = []

for x, child in data.items():

node = {'name': x}

nodes.append(node)

edge = {'source': root, 'target': x}

edges.append(edge)

if isinstance(child, dict):

c_nodes, c_edges = get_nodes_edges(child, x)

nodes += c_nodes

edges += c_edges

else:

node = {'name': x + '-' + str(child)}

nodes.append(node)

edge = {'source': x, 'target': node}

edges.append(edge)

return nodes, edges

def draw_ontree(data, ax=None):

nodes, edges = get_nodes_edges(data)

if not ax:

_, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))

# Draw edges

for edge in edges:

x1, y1 = edge['source'], edge['target']

xn = [xx['name'] for xx in nodes]

ax.plot([xn.index(x1), xn.index(y1)], [0, 1], 'k-')

if y1.count('-') > 0:

ax.text(xn.index(y1), 1, int(y1.split('-')[1]), ha='center', va='bottom')

else:

ax.text(xn.index(y1), 1, y1, ha='center', va='bottom')

# Draw nodes

for node in nodes:

ax.text(nodes.index(node), 0, node['name'], ha='center', va='top', fontsize=15)

for k, spine in ax.spines.items():

spine.set_visible(False)

ax.set_xticks([])

ax.set_yticks([])

draw_ontree(data)

plt.show()

```

以上代码会生成一个树状图，可以更好地展示出数据的层级关系。

二、数据库操作库研究

不同的应用程序需要连接不同类型的数据库，并进行数据操作。Python语言提供了多个数据库库和API，可以方便地进行数据操作。以下是几个常见的数据库操作库：

1.MySQL-python

MySQL-python是一个Python MySQL数据库驱动程序。它是通过Python DB API与Python DB API兼容库进行交互的。以下是MySQL-python的一个示例：

```

import MySQLdb

db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT * FROM EMPLOYEE")

for row in cursor.fetchall():

print("ID=%d, NAME=%s" % (row[0], row[1]))

db.close()

```

以上代码将从数据库中获取EMPLOYEE数据表的内容，并将其输出。

2.PyMySQL

PyMySQL是一个纯Python实现的MySQL客户端库，兼容Python DB API v2.0。以下是使用PyMySQL的示例：

```

import pymysql

# 打开数据库连接

db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )

# 使用cursor()方法获取操作游标

cursor = db.cursor()

# 使用execute方法执行SQL语句

cursor.execute("SELECT VERSION()")

# 使用fetchone()方法获取一条数据

data = cursor.fetchone()

print("Database version : %s " % data)

# 关闭数据库连接

db.close()

```

以上代码会输出数据库的版本信息。

3.SQLAlchemy

SQLAlchemy是一个基于Python语言的结构化查询语言(SQL)工具包。它支持多个关系型数据库，包括SQLite、PostgreSQL、MySQL等。以下是SQLAlchemy的一个示例：

```

from sqlalchemy import create_engine, Table, Column, Integer, String, MetaData

engine = create_engine("mysql+pymysql://testuser:test123@localhost/TESTDB", echo=True)

metadata = MetaData()

users = Table('users', metadata,

Column('id', Integer, primary_key=True),

Column('name', String),

Column('fullname', String),

)

metadata.create_all(engine)

```

以上代码将创建一个users表，并在mysql数据库中将其保存。

总结

本文主要介绍了Python中的魔幻图代码和数据库操作库的研究。Python提供了多种用于创建魔幻图和操作数据库的库，可以方便地创建和操作数据。魔幻图能够更好地展示数据，而数据库操作库可以方便地进行数据查找和操作。

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