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关于utl_raw.cast_to_number
seven7nine
2008-11-11 02:34:47
SELECT utl_raw.cast_from_number(100) FROM dual;
-------------
结果为:C202
另:
utl_raw.cast_from_number(n IN NUMBER) RETURN RAW;
小弟不了解结果是怎么转化得来的,希望各位帮帮忙。
先谢过了!
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关于utl_raw.cast_to_number
SELECT utl_raw.cast_from_number(100) FROM dual; ------------- 结果为:C202 另: utl_raw.cast_from_number(n IN NUMBER) RETURN RAW; 小弟不了解结果是怎么转化得来的,希望各位帮帮忙。 先谢过了!
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taomct
2009-10-06
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select utl_raw.cast_to_number( 'C202182E' )
, utl_raw.cast_from_number(123.45)
from dual
Row# UTL_RAW.CAST_TO_NUMBER('C202182E') UTL_RAW.CAST_FROM_NUMBER(123.45)
1 123.45 C202182E
butchroller
2008-11-11
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正数的解读数字为正数,第一个字节必须大于128(0×80)
第一步:指数=第一个字节-193
第二步:每一个其他的数字都减1
第三步:从基于100的指数转换到基于10的指数每一个结果通过100^(EXP-N)其中EXP是第一步中得到的指数N是数字的位置的顺序号(最高位的N=0)
第四步:将所有的值相加
负数的解读数字为负数,第一个字节必须小于128(0×80)
第一步:指数=62-first bytes
第二步:每一个数字被101减
第三步:将基数从100转换为10每一个数字乘以100^(EXP-N)这里EXP是第一步中的指数值N是数字位置顺序值(最高位为0)
第四步:确认尾巴上的102已经抛弃
第五步:将所有的值相加如果数字标示超过21字节,则最后的102不被要求,oracle不会使用22字节来标示的。oracle将自己会考虑所有的字节。
-------------------------------------------------
100 = (0x02 - 1) * 100 ^ (0xC2 - 193 - 0)
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Python数据可视化:分析北上广深空气质量
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...
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