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「Seabornは、数値による視覚化を作成するためのPythonモジュールです。 これはmatplotlibライブラリに基づいており、pandasヘッダーファイルと広範囲に相互作用します。 Seabornは、ユーザーがデータを分析および理解するのを支援します。 その視覚化機能は、レコード全体を含むデータ構造と配列で機能し、有用なグラフを生成するために必要なセマンティックマッピングと一連の関連付けを内部的に提供します。 そのデータソースである明示的なAPIにより、ユーザーはグラフを提示する技術ではなく、グラフの解釈に集中できます。 Seabornのプロットの相互運用性により、ユーザーは、探索的分析、グラフィカルアプリでの実際の対話性、さまざまなグラフィック表現やベクトル表現でのアーカイブ結果など、さまざまなシナリオでアクセスできます。 箱ひげ図は、統計データを整理しておく傾向があるため、パラメーター内または一連の属性全体の分析がより明確になります。 提供されている場合、中央値のパーセンタイルと臨界値が箱ひげ図のベースフレームに表示されます。 データポイントはすべてのボックスの中央を通る水平線ですが、ウィスカーは最も過剰なデータセットに拡張する平行線を表し、キャップはウィスカーの端を通る線を表します。 箱ひげ図を利用して、特定のデータフレーム内の外れ値を見つけることもできます。 この記事では、seabornモジュールで箱ひげ図を描く方法を学びました。」 boxplot（）メソッドの使用 boxplot（）関数は、箱ひげ図を描画するために使用されます。 虹彩花序のデータセットは、以下のインスタンスにインポートされます。 箱ひげ図には、最終的に、最低、最高、1パーセンタイル、および3パーセンタイルの値が表示されます。 プログラムの開始時に、ライブラリをインポートする必要があります。 「seaborn」ライブラリはsnsとしてインポートされ、ライブラリ「matplotlib.pyplot」はpltとしてインポートされています。 次に、「df」という名前の変数を宣言します。 データをロードしたいので、loaddataset（）関数を使用しました。 データセットは「df」変数に保存されます。 head（）関数が使用されています。 最初のnエントリを取得するには、この関数を使用します。 オブジェクトの位置に応じて、このメソッドには最初のn個のレコードのみが含まれます。 オブジェクトに適切な種類のデータが含まれているかどうかを効果的に判断できます。 選択する一連のエントリ。 […]

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今日の記事は、GUI愛好家のために特別に設計されています。 あなたはDBMSとしてのMongoDBに精通しているかもしれませんが、このガイドを読むと、GUIを使用して非常に効果的にMongoDBを操作できるようになります。 したがって、Ubuntu22.04システムでのMongoDBCompass（MongoDBのGUIツール）のインストール手順を開始しましょう。 それに伴い、このツールを問題なく使用できるように、基本的な使用法についても説明します。 Ubuntu 22.04へのMongoDBコンパスのインストール： MongoDBおよびMongoDBCompassのGUIをUbuntu22.04システムにインストールするには、次の手順を実行する必要があります。 ステップ1：システムインデックスを更新する： まず、以下のコマンドでシステムのインデックスを更新する必要があります。 ステップ2：Ubuntu 22.04にMongoDBコンパスをダウンロードする： システムのインデックスが正常に更新されたら、次のコマンドを実行してMongoDB Compassの「.deb」ファイルをダウンロードする必要があります。または、MongoDBの公式サイトから手動でダウンロードすることもできます。 $ wget https：//downloads.mongodb.com/方位磁針/mongodb-compass_1.15.1_amd64.deb このコマンドの実行が終了すると、以下に示す出力が表示されます。 ステップ3：Ubuntu22.04にMongoDBCompassをインストールする： 次に、次のコマンドを使用して、Ubuntu22.04システムにMongoDBCompassをインストールできます。 $ sudo dpkg –i mongodb-compass_1.15.1_amd64.deb Ubuntu […]

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「日付は、MongoDBの日付クエリで文字列またはオブジェクトとして返されます。 現在の日付は、mongoコンソールの日付クエリごとに文字列として返されます。 MongoDBは、現在の日付を日付のオブジェクトとして出力します。これは、カプセル化アシストでラップされます。 日付はISODate文字列として指定でき、定義された範囲内でMongoDBの新しいdate（）メソッドに提供されます。 JavaScript DateオブジェクトをMongoDBに保存しようとしたことがある場合は、MongoDBがISODate（）と呼ばれる奇妙な関数で日付をラップしていることに気付くでしょう。 ISODate（）を使用すると、MongoDBの日付を文字列として視覚的に表現しながら、日付クエリとインデックス作成を使用できます。 プログラマーは、ISO日付文字列をUnixタイムスタンプから時間文字列に変換するのではなく、関数で囲むことにより、日付オブジェクトをすばやく視覚的に分析できます。 今日は、タイムスタンプまたは日付範囲に基づいてレコードを取得するために、クエリよりも大きいMongoDB日付を作成する方法について説明します。 時間または日付より大きいMongoDB日付など、MongoDB日付クエリの例が表示されます。 Greater than operator（$ gt）は、MongoDBの比較演算子の1つです。 次に、大なり記号演算子を使用して、フィールドの値が設定された値よりも大きい（>）ドキュメントを検出します。 必要に応じて、この演算子を検索、更新などの機能で利用できます。」 クエリより大きい日付の構文 以下の情報は、実際のデータ収集でこの構文を使用する方法を示しています。 db.collection_name.find（（{{ フィールド名： {{ $ gt：ISODate（（“日にち”）。、 $ lt：ISODate（（“日にち”）。 […]

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MongoDBフィルター集約はバージョン3.2で導入されました。 配列のサブセットを選択し、基準に基づいて結果を提供するために使用されます。 フィルタ演算子は、指定された基準に一致するエントリの配列を、見つかった順序で返します。 MongoDBでフィルター演算子を使用する場合、引数として入力、as、condを指定する必要があります。 inputとcondは必須パラメーターですが、「as」はオプションです。 MongoDBでfilter演算子を使用する場合は、filterキーワードの前に$記号を使用する必要があります。 Ubuntu 20.04でのフィルタークエリMongoDBの構文？ $ filter演算子は、条件に一致する元の順序の要素のみを含む配列を提供します。 以下に、$filterの構文を示します。 {{ $ filter： {{ 入力： >、 なので： >、cond： > } } filter：$ filter演算子は、特定の条件を満たす結果を提供するために使用されます。 MongoDBでは、フィルターオペレーターを使用して、クエリで指定した基準に基づいて結果をフィルター処理しました。 […]

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その高速な応答性、高度なバージョン、持続可能性、および強力なインデックス作成機能により、MongoDBは最も有名なNoSQLデータベースの1つです。 多くの場合、正確な一致を探すか、比較よりも大幅に大きいか小さいかを利用するか、正規表現を使用してデータを分類するMongoDBクエリで十分です。 ただし、豊富なテキストデータを含むフィールドに対するスクリーニングに関しては、これらの戦略は不十分です。 このガイドは、MongoDBテキストインデックスを作成し、それを使用して一般的な全文検索クエリと条件を使用してドキュメントを検索するのに役立ちます。 フレーズやキーワードを使用している資料を見る場合、最良の例はGoogle検索です。 MongoDB全文検索では、文字列または文字列の配列を使用して、ドキュメント内の任意の列にテキストインデックスを確立できます。 Ubuntu 20.04のMongoDBでの全文検索の構文？ 上記の構文は次のとおりです。 db.Collection_Name.find（（{{$ text： {{$ search： “ストリング”}}）。 find（）関数は、上記の構文で次のパラメーターとともに使用されます。 Collection_Name：既存のコレクションの名前を参照します。 探す：検索を使用して検索するために実行されます。 $ text：私たちの目的を満たすコレクション検索を行うために使用されます。 $ search：検索の実行に使用されます。 弦：コレクションで検索する特定の文字列を参照し、検索機能を使用して正確な単語を検索できます。 Ubuntu20.04のMongoDBで$text演算子を操作する： テキストリストは、文字列コンテンツのテキスト検索を支援するためにMongoDBによって提供されます。 文字列値または文字列コンポーネントの範囲を持つ任意のフィールドをテキストレコードに含めることができます。 […]

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大規模なデータベースを管理するときに、文字列データフィールドのサブ文字列を置き換えたい場合があります。 アイテムを削除してから、プロパティを追加する機会があります。 ただし、SQLiteでreplaceを使用することは、これを実現するためのより効率的なアプローチです。 SQLiteのREPLACEステートメントは、既存のエントリを破棄して再挿入するために使用されます。 REPLACE SQLiteコマンドは、コマンドINSERT ORREPLACEINSERTの名前です。 SQLiteのREPLACEステートメントは、UNIQUEまたはPRIMARYキーの制約が失敗すると、問題のあるエントリを排除して新しい行を挿入するという考えに基づいて機能します。 SQLiteでは、REPLACEコマンドは通常2段階の操作を実行します。 1つ目は、制約に違反するレコードを削除することから始まり、2つ目は別の行を追加することです。 したがって、新しいエントリを挿入するときに2番目のステップで制約違反が発生した場合、トランザクションはロールバックされます。 例を使用して、SQLite Replaceステートメントと、それらを使用して既存のエントリを削除および再挿入する方法について学習します。 SQLiteのREPLACEステートメントの構文： SQLiteの置換操作の構文は次のとおりです。 >> 交換（（ ストリング、 を見つける 部分文字列、 交換 と 新着 ストリング）。 これは、3つの引数を渡すことによって機能します。置換される部分文字列を含む「文字列」です。 […]

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「Node.jsは、V8エンジンと、Windows、Linux、MacOSなどのさまざまなオペレーティングシステムで実行され続ける無料のサーバー環境として使用されるJavaScript環境です。その孤立した本質のため、Node.jsは非ブロッキングに最適です。 、タスク駆動型データセンター。 これは、従来のサイトやバックエンドAPI機能に使用される、本物のプッシュベースのフレームワークを頭に入れて作成されました。 この記事では、これを使用して、Ubuntu20.04Linuxシステムを介してMongoDBデータベースをクラウドMongoDBサーバーに接続します。 それでは、今見てみましょう。 この記事の実装を成功させるために、Linuxシステムのアップデートから始めましょう。 したがって、sudorightsを介して更新するためにsudoapt-getコマンドを試してきました。 現在作業中のLinuxユーザーのパスワードを要求される場合があります。 続行するには、パスワードを追加する必要があります。」 Linuxシステムを更新した後、Ubuntu20.04シェルを介してさまざまなソフトウェアをインストールするために使用されるさまざまなリポジトリのセットを含むsoftware-properties-commonバンドルをインストールする必要があります。 これをインストールするには、apt-getキーワードを使用してこのインストールコマンドを試す必要があります。 さらにインストールするために必要なパッケージとモジュールをインストールした後、最初にNodejs用の「npm」パッケージマネージャーのインストールに移行します。 それをインストールするには、キーワード「npm」と一緒にapt-getインストール手順を試してください。 シェルで要求された場合は、パスワードを追加して続行します。 「y」をタップすると、「続行しますか？」というメッセージが表示されたら、処理を続行します。 このクエリの処理の進行状況が100％に達するまで待ちます。 以下に示すように、キーワード「nodejs」を使用して同じコマンドを試すこともできます。 「npm」パッケージが正常にインストールされたら、インストール手順に「apt-get」パッケージを含めて、Ubuntu20.04システムにNodejsJavaScript環境パッケージをインストールします。 そうするために、必ず「sudo」特権を適用してください。 コマンドでキーワード「nodejs」を使用します。 2分以内にインストールされます。 versionコマンドを使用して、最後にインストールした「npm」バージョンを確認してみましょう。 そのため、「-v」オプションを指定してキーワード「npm」を​​使用し、バージョン6.14.4を取得しました。 nodejsがシステムに正常にインストールされているかどうかを確認するには、-get-selectionsオプションを指定してdpkgコマンドを使用する必要があります。 マウントされているすべてのパッケージが一覧表示されます。 […]

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日付/時刻データ型は、日付と時刻のデータを格納するためにPostgreSQLで使用されます。 ユリウス日は、PostgreSQLでさまざまな種類の日付と時刻の計算に使用されます。 最も一般的に使用される1月から12月のカレンダーは、ユリウス日を使用します。 PostgreSQLでは、日付と時刻のデータを格納するために5つの異なるデータ型が使用されます。 これらは 日付、時刻、タイムスタンプ、タイムゾーン付きの時刻、 と 間隔。 これらのデータ型のサイズと目的を以下に示します。 日付データ型： これは、データベーステーブルの日付フィールドにカレンダーの日付値を格納するために使用されます。 データの保存には4バイトかかります。 以下で説明するPostgreSQLデータベーステーブルでは、さまざまな日付入力形式と日付出力形式がサポートされています。 日付入力形式： 一般的に使用される日付入力形式の一部を以下に示します。 フォーマット 説明 2022年5月18日水曜日 平日のフルネーム、月のフルネーム、日、年を使用します。 2022年5月18日 月のフルネーム、月の日、年を使用します。 2022-05-18 これは、数値の年、月、日を含む標準のISO-8601形式を使用します。 2022年5月18日 月、日、年の数値を含む非ヨーロッパ（US）形式を使用します。 […]

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文字データ型は、データベーステーブルにさまざまな長さの文字列データを格納するためにPostgreSQLデータベースで使用されます。 PostgreSQLデータ型では、次の3種類の文字データ型がサポートされています。 char、varchar、 と 文章。 これらのデータ型は、さまざまな種類の文字列データを格納するために使用されます。 これらのデータ型を使用する目的を以下に説明します。 CHAR（n）またはCHARACTER（n）： このデータ型は、固定長の文字列データを格納するために使用されます。 長さの値は、テーブルの作成時に提供されます。 を含むテーブルのフィールド char データは未使用のスペースをスペース文字で埋めます。 したがって、このデータ型は、固定長のID、特定の形式の電話番号などの固定長のデータを格納するために使用するのに適しています。ユーザーがフィールドの長さよりも大きい文字列データを格納しようとすると、エラーが表示されます。の char データ。 VARCHAR（n）またはCHARACTER VARYING（n）： このデータ型は、可変長の文字列データを格納するために使用されます。 長さは、テーブル作成時に提供されます。 char データ。 このデータ型を含むフィールドの未使用スペースは未使用のままになり、文字列データのみが占めるスペースを使用します。 ユーザーがフィールドの長さよりも大きい文字列データを保存しようとすると、エラーが表示されます。 varchar […]

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連続する一連のデータは、範囲データと呼ばれます。 PostgreSQLデータベースは、このデータベースの独自の機能であるさまざまなデータ型をサポートしています。 範囲およびマルチ範囲のデータ型は、PostgreSQLバージョン14で導入されました。このデータ型は、下限値と上限値を格納します。 整数またはタイムスタンプ値は、このデータ型のフィールドに格納できます。 1つの範囲値に多くの値を格納する必要がある場合は、範囲データ型を使用することをお勧めします。 PostgreSQLでサポートされている組み込みのデータ型の範囲を以下に示します。 範囲タイプ 目的 int4range 整数の範囲を定義します。 int4multirange マルチレンジ整数を定義します。 int8range 大きな整数の範囲を定義します。 int8multirange マルチレンジの大きな整数を定義します。 numrange 数値の範囲を定義します。 nummultirange 数値の複数の範囲を定義します。 tsrange タイムゾーンなしのタイムスタンプの範囲を定義します。 tsmultirange タイムゾーンなしのタイムスタンプのマルチレンジを定義します。 tstzrange […]

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