级联

数据分析三剑客： 　　Numpy,Pandas,Matplotlib NumPy 　　NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 一、创建ndarray 1. 使用np.array()创建 　　一维数据创建 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) arr #结果 array([1, 2, 3, 4, 5]) 　　二维数据创建 import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr #结果 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 元素类型相同 arr = np.array([[1,2,3],[4,5.123,6]]) arr # 结果 array([[1. , 2. , 3. ], [4. , 5.123, 6. ]]) 注意： numpy默认ndarray的所有元素的类型是相同的 如果传进来的列表中包含不同的类型，则统一为同一类型，优先级：str>float>int 使用matplotlib.pyplot获取一个numpy数组，数据来源于一张图片 图片 import matplotlib.pyplot as plt img_arr =

mysql多表关系 多表关系是关系型数据库特有的 三种关系 一对一关系 一对多关系 多对多关系 总结 一对一 例子：用户和用户信息 外键设置在用户上，外键字段唯一非空 添加 无级联：先增加被关联表记录（用户信息表），再增加关联表记录（用户表） 级联：相同 删除 无级联：先删除关联表记录，再删除被关联表记录 级联：可以直接先删除被关联的记录，直接删除两张表 修改 无级联：关联与被关联表都无法完成 关联的外键和主键 数据更新 - (如果被关联表记录没有被绑定，可以修改) 级联：可以直接修改 detail_id int unique not null, foreign key(detail_id) references author_detail(id) on update cascade on delete cascade 一对多 例子：购物车和商品 外键必须放在多的一方（商品）,此刻外键不唯一 添加 无级联：先增加被关联表记录（购物车），再增加关联表记录（商品） 级联：相同 删除 无级联：先删除关联表记录，再删除被关联表记录 级联：可以直接先删除被关联的记录，直接删除相关联的所有表 修改 无级联：关联与被关联表都无法完成 关联的外键和主键 数据更新 - (如果被关联表记录没有被绑定，可以修改) 级联：可以直接修改，并修改相关联的表 author_id int, foreign key

JPA 级联保存 来源： https://www.cnblogs.com/baizhuang/p/11574813.html

级联（Cascade） ： 二个以上的设备通过某种方式连接起来，能起到扩容的效果就是级联。Hibernate级联（Cascade）是用来说明数据库中两个表之间相互关系(一对一,一对多,多对多)中，当对主对象进行某种操作时，是否对其关联的从对象也作类似的操作（比如有对象Department和Employee，它们之间是一对多的关系，当保存Department时，其对应的Employee是否也相应的保存），常见的级联(Cascade)有： (1)none：在保存，删除或修改当前对象时，不对其附属对象（关联对象）进行级联操作。它是默认值。 (2)save-update：在保存，更新当前对象时，级联保存，更新附属对象(临时对象，游离对象)。 (3)delete：在删除当前对象时，级联删除附属对象。 (4)all：所有情况下均进行级联操作，即包含save-update和delete等等操作。 (5)delete-orphan：删除此对象的同时删除与当前对象解除关系的孤儿对象(仅仅使用于一对多关联关系中)。 对Hibernate session的每一个基本操作，如：persist(),merge(),saveOrUpdate(),delete(),lock(),refresh(),evict(),replicate(),都有一个相关的级联形式与之对应，他们分别命名为：create,merge

1 单向多对一( 多个A映射到一个B) 把A中的Integer B_id改成 B b，然后在A的映射文件中添加： <many-to-one name="b" class="B的类全名" column="foreign key所在的字段名称" not-null="true"/> 注意：not-null属性比较傻X，意思为“设置关联的字段的值是否可以为空”且默认值是false,意思是可以为空，一般我们都需要改成true，让他不可以为空！ 最后呢，因为A的成立需要依赖于B，所以在取值赋值的时候，要先初始化B，然后再把B赋给A的B b属性，否则A的Bb属性就会成null，很多错误都是这么出现的！！！ 2 单向一对多（一个B映射到多个A） 在B中，用Set接口声明一个 HashSet()类型 的属性，用来盛放那么多的A，如： private Set As = new HashSet();//注意，这里的As可以随便写，但为了方便，一般都写成多的一方的复数形式 public Set getAs() { return As; } public void setAs(Set As) { this.As = As; } 既然B的pojo里多了一个属性，理所当然要在B的关联映射文件里也添加一个对应的关联元素: <set name="As" table="A"> <key> <column name=

主要分为：级联：pd.concat、pd.append 　　　　　合并：pd.merge 一、numpy级联的回顾 　　 详细参考numpy章节 　　　　 https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11287238.html 　　 二、pd中concat函数 　　 1.简单级联 　　　　 和numpy的级联类似，默认增加行数，通过axis（默认为0）来控制 　　　 在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN。 　　 　　 　　 　　 并且，级联可以重复： 　　 　　 可以通过 ignore_index 进行索引重排序（变成0开始的索引）： 　　 　　 通过 keys 创建多层索引：（可以使得合并之后的数据更加清晰） 　　 　　 2.不匹配级联 　　　　 不匹配级联是指两个df的行或者列索引不一致 　　　　 1）外连接，不对齐的补NaN，（默认模式） 　　　　　　 　　　　　　 2)内连接，通过join参数控制： 　　　　　　 　　　　　　 3）指令连接的轴，通过join_axis控制： 　　　　　　　　 这样就只保留了Join_axis的列： 　　　　　　　　 　　 3）使用append()方法进行追加 　　　　 这种使用和concat是差不多的，不过可以不通过pd来操作了： 　　　　 来源

如果子级为空,将子级置为undefined,父级即可选中parent.map(item=>{ if(item.childrens.length==0){ item.childrens=undefined; }}) 来源： https://www.cnblogs.com/shenssr/p/11375661.html

主要分为：级联：pd.concat、pd.append 　　　　　合并：pd.merge 一、numpy级联的回顾 　　 详细参考numpy章节 　　　　 https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11287238.html 　　 二、pd中concat函数 　　 1.简单级联 　　　　 和numpy的级联类似，默认增加行数，通过axis（默认为0）来控制 　　　 在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN。 　　 　　 　　 来源： https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11353548.html

name:映射类属性的名称； access:hibernate访问这个属性的策略 table:关联的目标数据库表 schema:目标数据库表的schema名字 catalog:目标数据库表的catalog名字 lazy:是否采用延迟加载 subselect:定义一个子查询 inverse:用于标识双相关联中被动的一方，一般标识一对多中一的一方设置为ture sort;设置排序的类型，这个属性可以选择的值有：unsorted,不排序；natural.自然排序，也就是利用 java对象来进行排序；comparatorClass,指定某个实现了java.util.Comparator接口的类作为排序算法，注意，这里的排序要避免有order-by同时使用 mutable:标识被关联的对象是否可以改变 cascode;设置操作中的级联策略，这个属性可以选择的值有：all,在所有的操作的情况下均进行级联，none，在所有操作的情况下均不进行级联操作，save-update，在执行更新操作时级联，delete，在执行删除操作时级联，all-delete-orphan,当被关联对象失去关联宿主时，将被删除 order-by:设置排序规则 where;增加筛选条件，这里设置的条件将被加载到所有的sql查询语句中 batch-size:采用延迟加载时，一次读取数据的数量 fetch:设置抓取数据的策略

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