数据预处理实验1

重庆交通大学信息科学与工程学院

实验报告

班级：曙光1701班

姓名学号：

实验项目名称：数据导入与预处理实验一

实验项目性质：验证性、设计性

实验所属课程：《数据导入与预处理》实验室(中心)：语音楼八楼

指导教师：

实验完成时间： 2019 年 11 月 1 日

一．实验目的

1.了解和掌握数据库的恢复，数据库数据的变换，数据的统计以及可视化；掌握Json数据集的API下载方法，数据提取，以及导入其他数据结构的方法。

2.了解和掌握不同数据格式之间的转换方法；掌握用计算机编程语言实现数据的格式转换以及数据信息的提取。

二．实验要求

1.安装Mysql数据库，以及mysql workbench客户端，

2.下载对公众开放的安然(Enron)公司的电子邮件数据集。

下载地址：

3.在mysql中恢复Enron数据库。

4.数据统计每一天和每一周发邮件的数量，并用可视化软件实现可视化。

5.采用iTunes API做个小实验，利用关键词来生成JSON数据结果集。iTunes是由Apple公司提供的一个音乐服务，任何人都可以利用iTunes服务来查找歌曲、艺术家和专辑。在查找的时候需要把搜索关键词添加到iTunes API URL的后面。URL中，=后面的是搜索关键词，是一个乐队的名字，the Growlers。注意：URL中用+代替空格字符，URL不允许包含空格字符。

iTunes API 会根据提供的关键词从音乐库中返回50个结果。整个结果集形成一个JSON文件，每一条音乐信息中的元素，以名字-值的格式存放在JSON文件中。

The Growlers

Apple iTunes的开发文档：

6.使用一种熟悉的语言，编写程序，将下载下来的the Growlers的所有音乐的歌名提取出来，并可视化显示。

三、需求分析

1.提取出安然公司数据集中的每天的阅读量和每周的阅读量，并画出趋势图

2.提取出iTunes中的trackname数据

四、实验过程

1.安装好Mysql和Mysql Workbench

2.建立一个新的数据库：

3.打开cmd,进入MySQL:

查看数据库：

4.下载好安然公司的数据集

5.选用enron数据库，在Mysql中导入安然公司的数据集到数据

6.在Mysql Workbench中查看已经创建好的数据库

7.用SQL语言查找每天的订阅量（1999年到2017年）

8.并导入excel画图

excel文件如下：

再用Tableau Public 2019.2，绘制图形，如下图所示：

9.用sql语言查找每周的订阅量

10.并导入excel画图

11.下载iTunes数据集，下载结果为文本文件

12.以文本文件格式打开，如下图：

将后缀名改为.Json:

13.用python将json格式文件中的Trackname提取出来

14.打开jupyter，编写代码

15.结果如下

五、总结

通过此次实验，了解和掌握数据库的恢复、数据库数据的变换、数据的统计以及可视化；掌握Json数据集的API下载方法，数据提取，以及导入其他数据结构的方法；还有就是了解和掌握不同数据格式之间的转换方法；掌握用计算机编程语言实现数据的格式转换以及数据

信息的提取。了解了mysql的安装以及一些基本的sql操作。例如数据库的创建、基本的查询功能，数据库sql文件的导入等。同时对于可视化软件Tableau也更加熟悉了，能够根据查询结果绘制散点图，折现图，更好的将数据规律展现出来。这在很大程度上提升了自己的独立解决问题能力。此次实验使我获益良多。

天津理工大学计算机专业数据库实验二

实验报告 学院（系）名称：计算机与通信工程学院 姓名范学号2009 专业计算机科学与技术 班级中加4班实验项目数据库控制与编程 课程名称数据库系统概论课程代码 实验时间2011年11月29日实验地点主校区7—219 批改意见 成绩 教师签 字： 一．实验目的 以一种开发环境为例，使学生初步掌握通过编程的方式对数据库进行操作，为进行数据库课程设计做准备。 二．实验工具软硬件环境 编写访问数据库的应用程序来对数据库进行各种数据操作，编程工具由导师指定，学生可以使用指导老师指定的工具，也可自己选择编程工具。 软件环境：Windows 2000MS SQL Server 硬件环境：P4 2.4GHz 256内存 三．实验内容和要求 所有的SQL操作均在自己建立的TEMP数据库里进行，根据以下要求认真填写实验报告，并且提交源程序，保证可正确编译运行。使用SQL对数据进行完整性控制，用实验验证：当操作违反了完整性约束条件的时候，系统是如何处理的。熟悉存储过程的建立及使用，熟悉带输入参数和输出参数的存储过程。 I.使用SQL对数据进行完整性控制，用实验验证：当操作违反了完整性约束条件的时候，系统是如何处理的。 II.熟悉存储过程的建立及使用，熟悉带输入参数和输出参数的存储过程。 a)查询学生表中的所有学生，并实现调用。 b)修改学号为@sno学生的姓名，性别，年龄，系别，并实现调用。 c)向学生表中插入学生，并实现调用。 d)查询姓名为@sname选修的数据库课程的成绩，并实现调用。 e)查询选修了课程名为@cname并且成绩高于该门课程平均分的学生学号和成绩，并实现调用。III.利用指定的编程语言完成一个简单程序，要求具有对数据的增加、修改和删除操作；基于一个给定的java应用程序，熟悉掌握建立ODBC和利用ODBC来凝结数据库的编程方法，建立一个应用程序，具有向学生、课程、选课表增加修改删除记录的功能，选取其中一个功能用存储过程实现。需要接取程序运行界面。 四. 实验步骤

数字图像处理实验报告

实验一灰度图像直方图统计 一、实验目的 掌握灰度图像直方图的概念和计算方法，了解直方图的作用和用途。提高学生编程能力，巩固所学知识。 二、实验内容和要求 （1）用Photoshop显示、了解图像平均明暗度和对比度等信息； （2）用MatLab读取和显示一幅灰度图像； （3）用MatLab编写直方图统计的程序。 三、实验步骤 1. 使用Photoshop显示直方图： 1）点击文件→打开，打开一幅图像； 2）对图像做增强处理，例如选择图像→调整→自动对比度对图像进行灰度拉伸，观察图像进行对比度增强前后的视觉变化。 3）利用统计灰度图像直方图的程序分别针对灰度拉伸前后的灰度图像绘制其灰度直方图，观察其前后的直方图变化。 2．用MatLab读取和显示一幅灰度图像； 3. 绘制图像的灰度直方图； function Display_Histogram()

Input=imread('timg.jpg'); figure(100); imshow(uint8(Input)); title('原始图像'); Input_Image=rgb2gray(Input); figure(200); imshow(uint8(Input_Image)); title('灰度图像'); sum=0; His_Image=zeros(1,256); [m,n]=size(Input_Image); for k=0:255 for I=1:m for j=1:n if Input_Image(I,j)==k His_Image(k+1)=His_Image(k+1)+1; end end end end figure(300); plot(His_Image); title('图像的灰度直方图'); 4.显示图像的灰度直方图。

实验4数据库的简单查询和连接查询实验

实验4 数据库的简单查询和连接查询实验 1、实验目的 本实验的目的是使学生掌握SQL Server查询分析器的使用方法，加深对SQL和SQL语言的查询语句的理解。熟练掌握简单表的数据查询、数据排序和数据连接查询的操作方法。 2、实验时数2学时 3、实验内容 该实验在上一个实验的基础上进行 简单查询操作 1、求数学系（ma）学生的学号和姓名 select Sno,Sname from Student where Sdept='ma' 2、求选修了课程的学生学号 select Sno srom SC 3、求选修课程号为‘1’的学生号和成绩，并要求对查询结果按成绩的降序排列，如果成绩相同按学 号的升序排列。 select Sno,Grade from SC where Cno='1' order by Grade DESC ,Sno ASC 4、求选修课程号为‘1’且成绩在80~90之间的学生学号和成绩，并成绩乘以输出。 select Sno ,Grade* from SC where Grade>=80 and Grade<=90 5、求数学系（ma）或计算机系（cs）姓张的学生的信息。 select * from Student where Sdept in('ma' ,'cs' ) and Sname='张*' 6、求缺少了成绩的学生的学号和课程号 select Sno ,Cno from SC where Grade=0 or Grade=NULL 连接查询操作 7、查询每个学生的情况以及他所选修的课程 select * from Student ,Course 8、求学生的学号、姓名、选修的课程及成绩 select ,Sname,Cname,Grade from Student,SC,Course where = and = 9、求选修课程号为‘1’且成绩在90以上的学生学号、姓名和成绩

大数据处理流程的主要环节

大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的

大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素

matlab图像处理实验报告

图像处理实验报告 姓名：陈琼暖 班级：07计科一班 学号：20070810104

目录： 实验一：灰度图像处理 (3) 实验二：灰度图像增强 (5) 实验三：二值图像处理 (8) 实验四：图像变换 (13) 大实验：车牌检测 (15)

实验一：灰度图像处理题目：直方图与灰度均衡 基本要求： （1） BMP灰度图像读取、显示、保存； （2）编程实现得出灰度图像的直方图； （3）实现灰度均衡算法. 实验过程： 1、BMP灰度图像读取、显示、保存； ?图像的读写与显示操作：用imread( )读取图像。 ?图像显示于屏幕：imshow( ) 。 ?

2、编程实现得出灰度图像的直方图； 3、实现灰度均衡算法； ?直方图均衡化可用histeq( )函数实现。 ?imhist(I) 显示直方图。直方图中bin的数目有图像的类型决定。如果I是个灰度图像，imhist将 使用默认值256个bins。如果I是一个二值图像，imhist使用两bins。 实验总结： Matlab 语言是一种简洁，可读性较强的高效率编程软件，通过运用图像处理工具箱中的有关函数,就可以对原图像进行简单的处理。 通过比较灰度原图和经均衡化后的图形可见图像变得清晰，均衡化后的直方图形状比原直方图的形状更理想。

实验二：灰度图像增强 题目：图像平滑与锐化 基本要求： （1）使用邻域平均法实现平滑运算； （2）使用中值滤波实现平滑运算； （3）使用拉普拉斯算子实现锐化运算. 实验过程： 1、 使用邻域平均法实现平滑运算； 步骤：对图像添加噪声，对带噪声的图像数据进行平滑处理； ? 对图像添加噪声 J = imnoise(I,type,parameters)

实验一ACCESS数据库及表的操作

可编辑可修改 实验一数据库及表的操作 实验类型：验证性实验课时：_6_学时指导教师： _______________ 时间：2013年月日课次：第___________________ 节教学周次：第________ 周 实验分室：_______________ 实验台号：__________ 实验员：_________________ 一、实验目的 1.掌握数据库的创建及其它简单操作 2.熟练掌握数据表建立、数据表维护、数据表的操作 二、实验内容与要求 1.数据库的创建、打开、关闭 2.数据表的创建：建立表结构、设置字段属性、建立表之间关系、数据的输入 3.数据表维护：打开表、关闭表、调整表外观、修改表结构、编辑表内容 4?数据表的操作：查找替换数据、排序记录、筛选记录 三、实验步骤 案例一：创建数据库 1.创建空数据库 要求：建立“教学管理.accdb ”数据库，并将建好的数据库文件保存在“实验一”文件夹中。 操作步骤：

IS 1 丿小? e 叮亍 Micrtilitil ftfdwvi 口 可审业 a 站 j-t 4审时 OffiCfLC WF gm ■ *陆 （2）单击険'I 按钮，在打开的“新建数据库”对话框中，选择数据库的保存位置，在“ 件夹中，单击“确定”按钮，如图 1-2所示。 （3）这时返回到access 启动界面，显示将要创建的数据库的名称和保存位置，如果用户未提供文件 扩展名，access 将自动添加上。 （4 ）在右侧窗格下面，单击“创建”命令按钮，如图 1-1所示。 （5）这时开始创建空白数据库，自动创建了一个名称为表 1的数据表，并以数据表视图方式打开这 个表1,如图1-3所示。 J 曰归 图1-1 创建教学管理数据库 （1 ）在Access 2010启动窗口中，在中间窗格的上方，单击“空数据库” ，在右侧窗格的文件名文本 框中，给出一个默认的文件名“” 。把它修改为“教学管理”如图 1-1所示。 实验一”文

遥感图像预处理实验报告

实验前准备：遥感图像处理软件认识 1、实验目的与任务： ①熟悉ENVI软件，主要是对主菜单包含内容的熟悉； ②练习影像的打开、显示、保存；数据的显示，矢量的叠加等。 2、实验设备与数据 设备：遥感图像处理系统ENVI4.4软件； 数据：软件自带数据和河南焦作市影响数据。 3、实验内容与步骤： ⑴ENVA软件的认识 如上图所示，该软件共有12个菜单，每个菜单都附有下拉功能，里面分别包含了一些操作功能。 ⑵打开一幅遥感数据 选择File菜单下的第一个命令，通过该软件自带的数据打开遥感图像，可知，打开一幅遥感影像有两种显示方式。一种是灰度显示，另一种是RGB显示。 Gray（灰度显示）RGB显示 ⑶保存数据 ①选择图像显示上的File菜单进行保存； ②通过主菜单上的Save file as进行保存

⑷光谱库数据显示 选择Spectral > Spectral Libraries > Spectral Library Viewer。将出现Spectral Library Input File 对话框，允许选择一个波谱库进行浏览。点 击“Open Spectral Library”，选择某一所需的 波谱库。该波谱库将被导入到Spectral Library Input File 对话框中。点击一个波谱库的名称， 然后点击“OK”。将出现Spectral Library Viewer 对话框，供选择并绘制波谱库中的波谱曲线。 ⑸矢量化数据 点选显示菜单下的Tools工具栏，接着选择下面的第四个命令，之后选择第一个命令，对遥感图像进行矢量化。点击鼠标左键进行区域选择，选好之后双击鼠标右键，选中矢量化区域。 ⑹矢量数据与遥感影像的叠加与切割 选择显示菜单下的Tools工具，之后点选第一个 Link命令，再选择其下面的第一个命令，之后 OK，结束程序。 选择主菜单下的Basic Tools 菜单，之后选择 其中的第二个命令，在文件选择对话框中，选择 输入的文件（可以根据需要构建任意子集），将 出现Spatial Subset via ROI Parameters 对 话框通过点击矢量数据名，选择输入的矢量数 据。使用箭头切换按钮来选择是否遮蔽不包含在 矢量数据中的像元。 遥感图像的辐射定标 1、实验目的与任务： ①了解辐射定标的原理； ②使用ENVI软件自带的定标工具定标； ③学习使用波段运算进行辐射定标。 2、实验内容与步骤： ⑴辐射定标的原理 辐射定标就是将图像的数字量化值（DN）转化为辐射亮度值或者反射率或者表面温度等

2-实验二MySQL数据库操作实验

实验二MySQL数据库操作实验 实验目的： 1、掌握MySQL数据库的安装方法 2、掌握MySQL数据库的使用 3、熟悉数据库管理工具的使用 实验要求： 1、利用MySQL命令创建数据库和相应的数据库表，并能向数据库表中插入数据记录和相应的数据库操作。 2、利用Navicat for MySQL建数据库和相应的数据库表，并能向数据库表中插入数据记录和相应的数据库操作。 3、保存和导入数据库 4、编程查询显示数据库表中的所有记录，可以选择以下添加的任意一个数据库表的记录。 实验内容： 1、安装MySQL数据库 安装MySQL可以参照文档“MySQL 5 安装.doc”，安装MySQL并进行配置，安装成功后，即可操作管理数据库。 方法一： 从开始菜单?MySQL?MySQL Server5.0?MySQL Command Line Client，打开控制台界面，提示输入密码，密码输入成功后，登录MySQL数据库，如下图2.1所示。

图2.1 登录MySQL 服务器 方法二：将MySQL的安装路径下的bin目录添加到环境变量path中，打开控制台命令，输入mysql –uroot –p，在提示符下输入密码，登录MySQL 服务器，如下图2.2所示。 图2.2 登录MySQL服务器 2、安装Navicat for MySQL Navicat for MySQL 是一款强大的MySQL数据库管理和开发工具，Navicat 使用很好的GUI，可以使用户采用一种安全和更容易的方式创建、组织、存取和共享信息。 安装Navicat_for_MySQL_10.1.7，安装向导启动界面如下图2.3所示。

Microsoft Word - 第二章 数据预处理

由于数据库系统所获数据量的迅速膨胀（已达 或 数量级），从而导致了现实世界数据库中常常包含许多含有噪声、不完整（ ）、甚至是不一致（ ）的数据。显然对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终的数据挖掘结果之目的呢？ 数据预处理主要包括:数据清洗（ ）、数据集成（ ）、数据转换（ ）和数据消减（ ）。本章将介绍这四种数据预处理的基本处理方法。 数据预处理是数据挖掘（知识发现）过程中的一个重要步骤，尤其是在对包含有噪声、不完整，甚至是不一致数据进行数据挖掘时，更需要进行数据的预处理，以提高数据挖掘对象的质量，并最终达到提高数据挖掘所获模式知识质量的目的。例如：对于一个负责进行公司销售数据分析的商场主管，他会仔细检查公司数据库或数据仓库内容，精心挑选与挖掘任务相关数据对象的描述特征或数据仓库的维度（ ），这包括：商品类型、价格、销售量等,但这时他或许会发现有数据库中有几条记录的一些特征值没有被记录下来；甚至数据库中的数据记录还存在着一些错误、不寻常（ ）、甚至是不一致情况,对于这样的数据对象进行数据挖掘,显然就首先必须进行数据的预处理,然后才能进行正式的数据挖掘工作。 所谓噪声数据是指数据中存在着错误、或异常（偏离期望值）的数据；不完整（ ）数据是指感兴趣的属性没有值；而不一致数据则是指数据内涵出现不一致情况（如：作为关键字的同一部门编码出现不同值）。而数据清洗是指消除数据中所存在的噪声以及纠正其不一致的错误；数据集成则是指将来自多个数据源的数据合并到一起构成一个完整的数据集；数据转换是指将一种格式的数据转换为另一种格式的数据；最后数据消减是指通过删除冗余特征或聚类消除多余数据。 不完整、有噪声和不一致对大规模现实世界的数据库来讲是非常普遍的情况。不完整数据的产生有以下几个原因：（ ）有些属性的内容有时没有，如：参与销售事务数据中的顾客信息；（ ）有些数据当时被认为是不必要的；（ ）由于

图像处理实验报告

实验报告 实验课程名称：数字图像处理 班级：学号：姓名： 注：1、每个实验中各项成绩按照10分制评定，每个实验成绩为两项总和20分。 2、平均成绩取三个实验平均成绩。 2016年 4 月18日

实验一 图像的二维离散傅立叶变换 一、实验目的 掌握图像的二维离散傅立叶变换以及性质 二、实验要求 1) 建立输入图像，在64?64的黑色图像矩阵的中心建立16?16的白色矩形图像点阵， 形成图像文件。对输入图像进行二维傅立叶变换，将原始图像及变换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上。 2) 调整输入图像中白色矩形的位置，再进行变换，将原始图像及变换图像（三维、中 心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 3) 调整输入图像中白色矩形的尺寸（40?40，4?4），再进行变换，将原始图像及变 换图像（三维、中心化）都显示于屏幕上，比较变换结果。 三、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 四、实验原理 傅里叶变换作为分析数字图像的有利工具，因其可分离性、平移性、周期性和共轭对称性可以定量地方分析数字化系统，并且变换后的图像使得时间域和频域间的联系能够方便直观地解决许多问题。实验通过MATLAB 实验该项技能。 设),(y x f 是在空间域上等间隔采样得到的M ×N 的二维离散信号，x 和y 是离散实变量，u 和v 为离散频率变量，则二维离散傅里叶变换对一般地定义为 ∑∑ -=-=+-= 101 )],( 2ex p[),(1 ),(M x N y N yu M xu j y x f MN v u F π,1,0=u …，M-1；y=0，1，…N-1 ∑∑-=-=+=101 )],( 2ex p[),(),(M x N y N uy M ux j v u F y x f π ,1,0=x …，M-1；y=0，1，…N-1 在图像处理中，有事为了讨论上的方便，取M=N ，这样二维离散傅里叶变换对就定义为 ,]) (2ex p[),(1 ),(101 ∑∑ -=-=+- = N x N y N yu xu j y x f N v u F π 1,0,=v u …，N-1 ,]) (2ex p[ ),(1 ),(101 ∑∑-=-=+= N u N v N vy ux j v u F N y x f π 1,0,=y x ，…，N-1 其中，]/)(2exp[N yv xu j +-π是正变换核，]/)(2exp[N vy ux j +π是反变换核。将二维离散傅里叶变换的频谱的平方定义为),(y x f 的功率谱，记为 ),(),(|),(|),(222v u I v u R v u F v u P +== 功率谱反映了二维离散信号的能量在空间频率域上的分布情况。 五、实验步骤、程序及结果： 1、实验步骤： （1）、编写程序建立输入图像； （2）、对上述图像进行二维傅立叶变换，观察其频谱 （3）、改变输入图像中白框的位置，在进行二维傅里叶变换，观察频谱；

实验二 数据库操作

实验二SQL Server 2005 数据库的创建修改与管理 一、实验目的与要求 1．实验目的： 掌握使用SSMS创建、修改、删除、压缩数据库的方法。 2．实验要求： 了解SQL Server 2005 数据库的逻辑结构和物理结构及其结构特点，掌握使用SSMS创建、 修改、删除，压缩数据库的方法，明确能够创建数据库的用户必须是系统管理员，或是被授 权使用CREATE DA TABASE语句的用户，创建数据库必须要确定数据库名、所有者(即创建 数据库的用户)、数据库大小(最初的大小、最大的大小、是否允许增长的方式)和存储数据 的文件。 二、实验内容 1、创建数据库 用ssms：右击数据库/ 新建数据库或选定数据库→单击操作菜单→新建数据库 例：创建一个数据库uvw 命令方式创建：例：创建一个数据库aaa，其余默认,查看aaa信息 create database aaa exec sp_helpdb aaa 使用create database语句创建: create database 库名 on primary ( name=’数据库名’,filename=’数据库文件全称’,size=大小,maxsize=最大尺 寸,filegrowth=增长率) log on (name=日志名,filename=’日志文件全名称’, size=大小,maxsize=最大尺 寸,filegrowth=增长率) 例：创建一个名为dan的学生库,主数据库文件dan_data.mdf,初始大小4mb,事务日志文件 dan_log.ldf，初始容量为4mb,文件存于C盘根目录,分别用菜单与命令方式实现。 例：菜单方式创建（T-SQL语言选作）：创建一个gz数据库,该数据库的主文件逻辑名称为gz_data,物理文件名为gz.mdf,初始大小为5mb,最大尺寸为3mb,增长速度为10%;数据库的日志文件逻辑名称为gz_log,物理文件名为gz.ldf,初始大小为3mb,最大尺寸为5mb,增长速度为2MB,文件存放在d:\。 2、修改数据库 例：将数据库dan的数据文件和日志文件分别扩展2个文件 例：修改数据文件dan_data1的空间大小为5mb

图像处理 实验报告

摘要： 图像处理，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。图像处理一般指数字图像处理。 数字图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。目前，图像处理演示系统应用领域广泛医学、军事、科研、商业等领域。因为数字图像处理技术易于实现非线性处理，处理程序和处理参数可变，故是一项通用性强，精度高，处理方法灵活，信息保存、传送可靠的图像处理技术。本图像处理演示系统以数字图像处理理论为基础，对某些常用功能进行界面化设计，便于初级用户的操作。 设计要求 可视化界面，采用多幅不同形式图像验证系统的正确性； 合理选择不同形式图像，反应各功能模块的效果及验证系统的正确性 对图像进行灰度级映射，对比分析变换前后的直方图变化； 1.课题目的与要求 目的： 基本功能：彩色图像转灰度图像 图像的几何空间变换：平移，旋转，剪切，缩放 图像的算术处理：加、减、乘 图像的灰度拉伸方法（包含参数设置）； 直方图的统计和绘制；直方图均衡化和规定化； 要求： 1、熟悉图像点运算、代数运算、几何运算的基本定

义和常见方法； 2、掌握在MTLAB中对图像进行点运算、代数运算、几何运算的方法 3、掌握在MATLAB中进行插值的方法 4、运用MATLAB语言进行图像的插值缩放和插值旋转等 5、学会运用图像的灰度拉伸方法 6、学会运用图像的直方图设计和绘制；以及均衡化和规定化 7、进一步熟悉了解MATLAB语言的应用，将数字图像处理更好的应用于实际2.课题设计内容描述 1>彩色图像转化灰度图像： 大部分图像都是RGB格式。RGB是指红，绿，蓝三色。通常是每一色都是256个级。相当于过去摄影里提到了8级灰阶。 真彩色图像通常是就是指RGB。通常是三个8位，合起来是24位。不过每一个颜色并不一定是8位。比如有些显卡可以显示16位，或者是32位。所以就有16位真彩和32位真彩。 在一些特殊环境下需要将真彩色转换成灰度图像。 1单独处理每一个颜色分量。 2.处理图像的“灰度“，有时候又称为“高度”。边缘加强，平滑，去噪，加 锐度等。 3.当用黑白打印机打印照片时，通常也需要将彩色转成灰白，处理后再打印 4.摄影里，通过黑白照片体现“型体”与“线条”，“光线”。 2>图像的几何空间变化： 图像平移是将图像进行上下左右的等比例变化，不改变图像的特征，只改变位置。 图像比例缩放是指将给定的图像在x轴方向按比例缩放fx倍，在y轴按比例缩放fy倍，从而获得一幅新的图像。如果fx=fy，即在x轴方向和y轴方向缩放的比率相同，称这样的比例缩放为图像的全比例缩放。如果fx≠fy，图像的比例缩放会改变原始图象的像素间的相对位置，产生几何畸变。 旋转。一般图像的旋转是以图像的中心为原点，旋转一定的角度，也就是将图像上的所有像素都旋转一个相同的角度。旋转后图像的的大小一般会改变，即可以把转出显示区域的图像截去，或者扩大图像范围来显示所有的图像。图像的旋转变换也可以用矩阵变换来表示。

数据库系统原理课程基本实验设置

目录 每个实验包括： 实验内容 实验要求 实验环境(可选) 实验背景知识(可选) 实验步骤及结果分析 实验总结

第一章概述 数据库课程的学习需要理论和实践的紧密结合，数据库实验是数据库学习的重要的环节。我们将针对数据库学习的实验环节进行实验设置和指导，包括数据库实验需要的知识、环境和内容的设置。 数据库课程的目标是： 理解和掌握数据库的理论知识。学生理解数据库系统的基本概念，掌握数据库系统的基本理论，包括数据库的特点、结构、关系数据模型、数据存储、数据查询及优化、关系数据库设计、事务管理等内容。 了解和熟悉数据库的使用和基本操作，掌握数据访问方法。在学生掌握基本的数据库概念和理论的基础上，培养学生的实践能力，学生能掌握基本的数据库的操作。 全面理解数据库系统，能进行数据库的设计，最终能完成一个完整的数据库应用系统的设计和实现。 数据库实验是为上面的目标服务，其内容的设置要和数据库的理论学习结合起来。根据课程进展和学生掌握的数据库系统知识的提高，数据库的实验分为两个大的部分。一个是和课程紧密相关的,和课程同步的实验，一是在数据库设计理论结束或在课程理论教学完成后进行的数据库系统的设计实验。 这里的实验指导将是针对和数据库的理论学习同步的课程实验。 课程实验目的：通过实验加深学生对数据库相关基本理论和概念的认识和理解，通过对SQL SERVER的操作和使用，了解一种具体的数据库管理系统，熟悉数据库的操作，提高学生数据库实践能力。 课程实验环境： 在实验中，我们选择Kingbase数据库作为基本的实验环境，操作系统可以是Windows2000/XP, 在课程实验中需要用到KingBase的管理工具企业管理器，并用ISQL语言完成实验操作。 实验方式和要求： 课程实验要求每一个学生独立完成； 学生需要理解每一次实验内容，先掌握和了解相关的理论知识，然后制定实验步骤，完成实验内容； 课程实验虽然分次完成，但其在内容上是连贯的，前一次实验的数据可能为后面的实验所用，因此每一次实验结果需要保留； 实验完后，要完成实验报告，写清楚实验内容、实验步骤和实验结果。 实验内容设置： 课程基本实验根据理论学习的内容，包括如下8组实验： 实验一数据库安装、数据库创建与维护实验； 实验二数据库表/视图的创建与维护实验； 实验三数据查询实验； 实验四数据库接口实验； 实验五数据库完整性与安全性实验； 实验六数据查询分析实验； 实验七数据库事务的创建与运行实验； 实验八数据库的备份与恢复实验；

大数据预处理代码

第一个例子： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer def _generate_vector(shift=0.5, noise=15): return np.arange(1000) + (np.random.rand(1000) - shift) * noise def generate_dataset(): """ This dataset is two lines with a slope ~ 1, where one has a y offset of ~100 """ return np.vstack(( np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector() + 100, )).T, np.vstack(( _generate_vector(), _generate_vector(), )).T, )), np.hstack((np.zeros(1000), np.ones(1000))) def all_but_first_column(X): return X[:, 1:] def drop_first_component(X, y): """ Create a pipeline with PCA and the column selector and use it to transform the dataset. """ pipeline = make_pipeline( PCA(), FunctionTransformer(all_but_first_column), ) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) pipeline.fit(X_train, y_train) return pipeline.transform(X_test), y_test if __name__ == '__main__':

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

第二章数据的处理 数据是数量生态学的基础，我们对数据的类型和特点应该有所了解。在数量分析之前，根据需要对数据进行一些预处理，也是必要的。本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。 第一节数据的类型 根据不同的标准，数据可以分成不同的类型。下面我们将介绍数据的基本类型，它是从数学的角度，根据数据的性质来划分的；然后叙述生态学数据，它是根据生态意义而定义的，不同的数据含有不同的生态信息。 一、数据的基本类型 1、名称属性数据 有的属性虽然也可以用数值表示，但是数值只代表属性的不同状态，并不代表其量值，这种数据称为名称属性数据，比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的，而且状态之间没有顺序性，根据状态的数目，名称属性数据可分成两类：二元数据和无序多状态数据。 （1）二元数据：是具有两个状态的名称属性数据。如植物种在样方中存在与否，雌、雄同株的植物是雌还是雄，植物具刺与否等等，这种数据往往决定于某种性质的有无，因此也叫定性数据（qualitative data）。对二元数据一般用1和0两个数码表示，1表示某性质的存在，而0表示不存在。 （2）无序多状态数据：是指含有两个以上状态的名称属性数据。比如4个土壤母质的类型，它可以用数字表示为2、1、4、3，同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异，只能表明状态不同，或者说类型不同。比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍，这种数据在数量分析中用得很少，在分析结果表示上有时使用。 2．顺序性数据 这类数据也是包含多个状态，不同的是各状态有大小顺序，也就是它一定程度上反映量的大小，比如将植物种覆盖度划为5级，1=0~20%，2=21%~40%，3=41%~60%，4=61%~80%，5=81%~100%。这里1~5个状态有顺序性，而且表示盖度的大小关系。比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度，但是各级之间的差异又是不等的，比如盖度值分别为80%和81%的两个种，盖度仅差1%，但属于两个等级4和5；而另外两个盖度值分别为41%和60%，相差19%，但属于同一等级。顺序性数据作为数量数据的简化结果在植被研究中有着较广泛的应用，但在数量分析中，这种数据所提供的信息显然不如数量数据。因此，使用并不十分普遍。 3、数量属性数据

东北大学图像处理实验报告

计算机图像处理实验报告 哈哈哈哈哈哈实验台31 1.应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及 彩色图像的程序，并进行相互之间的转换 1)彩色图像转换为灰度图像、索引图像、二值图像 A=imread('F:\colorful.jpg'); subplot(221);imshow(A);title('彩色图像'); I1=rgb2gray(A); subplot(222);imshow(I1);title('灰度图像'); [X1,map]=rgb2ind(A,256); subplot(223);imshow(X1);title('索引图像'); BW=im2bw(A); subplot(224);imshow(BW);title('二值图像'); 彩色图像灰度图像 索引图像二值图像

2)灰度图像转换为索引图像、二值图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); B=rgb2gray(A); subplot(131);imshow(B);title('灰度图像'); [X2,map]=gray2ind(B,128); subplot(132);imshow(X2);title('索引图像'); BW2=im2bw(B); subplot(133);imshow(BW2);title('二值图像'); 灰度图像索引图像二值图像 3)索引图像转为灰度图像、二值图像、彩色图像 clear A=imread('F:\colorful.jpg'); [X,map]=rgb2ind(A,256); subplot(221);imshow(X);title('索引图像'); I3=ind2gray(X,map); subplot(222);imshow(I3);title('灰度图像'); BW3=im2bw(X,map,0.5); subplot(223);imshow(BW3);title('二值图像'); RGB=ind2rgb(X,map); subplot(24);imshow(RGB);title('还原彩色图像'); 索引图像灰度图像 二值图像还原彩色图像

数据库原理实验报告(2)资料

南京晓庄学院 《数据库原理与应用》课程实验报告 实验二数据库的创建、管理、备份及还原实验 所在院(系):信息工程学院 班级： 13软件工程转本1班 学号：13131151 姓名：薛伟

1.实验目的 (1)掌握分别使用SQL Server Management Studio图形界面和Transact-SQL语句创建和修改 数据库的基本方法； (2)学习使用SQL Server查询分析窗口接收Transact-SQL语句和进行结果分析。 (3)了解SQL Server的数据库备份和恢复机制，掌握SQL Server中数据库备份与还原的方 法。 2.实验要求 (1)使用SQL Server Management Studio创建“教学管理”数据库。 (2)使用SQL Server Management Studio修改和删除“教学管理”数据库。 (3)使用Transact-SQL语句创建“教学管理”数据库。 (4)使用Transact-SQL语句修改和删除“教学管理”数据库。 (5)使用SQL Server Management Studio创建“备份设备”；使用SQL Server Management Studio对数据库“教学管理”进行备份和还原。 (6)SQL Server 2005数据库文件的分离与附加。 (7)按要求完成实验报告 3.实验步骤、结果和总结实验步骤/结果 (1) 总结使用SQL Server Management Studio创建、修改和册除“TM”(教学管理）数据库的过程。 利用Microsoft SQL Server Management Studio创建数据库的示例方法如下： 一、打开安装好的Microsoft SQL Server Management Studio，在对象资源管理器里找到【数 据库】--右键【新建数据库】，到下图界面： 1、在数据库名称处输入要创建数据库的名称。 2、表格中的两个路径分别为： 2.1 上为数据库存放物理地址。 2.2 下为数据库日志存放物理地址。 3、初始大小图片中显示的为默认的值，可以根据自己的需求进行修改大小，要修改大小【点击大小值表格】会出现编辑状态文本框。

大数据采集技术和预处理技术

现如今，很多人都听说过大数据，这是一个新兴的技术，渐渐地改变了我们的生活，正是由 于这个原因，越来越多的人都开始关注大数据。在这篇文章中我们将会为大家介绍两种大数 据技术，分别是大数据采集技术和大数据预处理技术，有兴趣的小伙伴快快学起来吧。 首先我们给大家介绍一下大数据的采集技术，一般来说，数据是指通过RFID射频数据、传 感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化 及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。重点突破高速数据解析、转换与装 载等大数据整合技术设计质量评估模型，开发数据质量技术。当然，还需要突破分布式高速 高可靠数据爬取或采集、高速数据全映像等大数据收集技术。这就是大数据采集的来源。 通常来说，大数据的采集一般分为两种，第一就是大数据智能感知层，在这一层中，主要包 括数据传感体系、网络通信体系、传感适配体系、智能识别体系及软硬件资源接入系统，实 现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能化识别、定位、跟踪、接入、传输、信 号转换、监控、初步处理和管理等。必须着重攻克针对大数据源的智能识别、感知、适配、 传输、接入等技术。第二就是基础支撑层。在这一层中提供大数据服务平台所需的虚拟服务器，结构化、半结构化及非结构化数据的数据库及物联网络资源等基础支撑环境。重点攻克 分布式虚拟存储技术，大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术，大数 据的网络传输与压缩技术，大数据隐私保护技术等。 下面我们给大家介绍一下大数据预处理技术。大数据预处理技术就是完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。其中抽取就是因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理 的目的。而清洗则是由于对于大数并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容， 而另一些数据则是完全错误的干扰项，因此要对数据通过过滤去除噪声从而提取出有效数据。在这篇文章中我们给大家介绍了关于大数据的采集技术和预处理技术，相信大家看了这篇文 章以后已经知道了大数据的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家。

图像处理实验报告

武汉大学新闻与传播学院实验教学中心实验报告 专业：网络传播专业2010年10 月25 实验名称图像处理指导教师洪杰文 姓名华滢年级08 学号2008300710123 成绩 一、预习部分 1、实验目的 2、实验基本原理 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具） 1、实验目的：（1）熟悉和掌握数字图像的基本概念和技术指标，掌握色彩模式、图像分辨率、图像深度、图像文件格式与图像的显示效果、文件容量的关系。 （2）了解和掌握数字图像压缩的概念，观察不同的压缩比对图像的影响。 （3）了解和掌握图像中色彩的确定及选取方法，掌握前景色和背景色的概念及调整方法，掌握色彩填充的基本概念及应用。 （4）了解和掌握图像处理软件Photoshop的基本功能和基本使用方法，熟练掌握图层与选择区的基本使用方法。 （5）通过创造性的构图和对布局及色彩等的巧妙处理，一幅好的图画可以将一个主题以含蓄而又深刻的方式予以提示，并往往具有比单纯的语言文字更强的表现力。在掌握图像处理基本概念和Photoshop基本使用方法的基础上，对已有的数字图像做一些基本的创意设计和编辑处理。 2、实验基本原理：基于photoshop软件的图像处理。 3、主要仪器设备（含必要的元器件、工具）：Adobe Photoshop 二、实验操作部分 1、实验操作过程 2、实验数据、观察到的实验现象 1、实验操作过程： 1.图像的基本变换 （1）自选一幅不小于400×400pixel的彩色数字图像。在Photoshop中打开该图像，记录其技术参数：文件格式、文件容量，图像尺寸（pixel和cm）、分辨率、色彩模式等。

文件格式：JPEG 图像；文件容量：59.7kb；图像尺寸（pixel和cm）：600×600pixel；分辨率：72像素/英寸；色彩模式：RGB模式。 （2）对该图像重采样，要求采样后的图像分辨率为150dpi，图像尺寸为300×300pixel。色彩模式分别变换成灰度、Indexed和RGB模式，按BMP格式分别保存成不同名称的图像文件；重新打开并观察变换后的显示效果，并记录各个文件的容量。 灰度：容量大小为：88.9kb Indexed；容量大小为：88.9kb