你需要把所有代码发出来才行，只有局部代码不好看出来具体的问题

请问什么叫查询出错没有处理呢，关闭重新打开可以解决吗？还有怎么使用commit方法或者回滚rollback处理之前的错误呢？

def calc_energy(m):

c = 300000000

E = m * c * c

return E

print(calc_energy(2))

print(calc_energy(3))

之前有查询出错没有处理导致的。可以使用commit方法或者回滚rollback处理之前的错误。然后就可以正常使用了

我这个提示错误是什么原因呢，如下图：

游标可以想象成一辆卡车，载着你的SQL命令去数据库取数据，然后返回。游标主要是用来装载数据的，我们使用某个游标来请求（查询）数据，那么数据也跟着这个游标对象一起返回。

cur = conn.cursor()  # 游标对象

这步没有理解，什么叫游标对象

money = 1000 

def work(z):
  global money
  money= money + z 
  print("赚了"+str(z)+"元还剩"+str(money)+"元")
  
def shop(h):
  global money
  money= money - h
  print("花了"+str(h)+"元还剩"+str(money)+"元")
  
work(200)
shop(200)

这个用python是可以实现的呀。我做了个简单测试

我数据库表的情况如下：

代码如下：

import pymysql

MYSQL_CONFIG = {
    'host': 'localhost',  # IP地址
    'port': 3306,  # 端口
    'user': 'root',  # 用户名
    'passwd': '1234',  # 密码
    'db': 'test',  # 数据库
    'charset': 'utf8',  # 编码
}

conn = pymysql.connect(**MYSQL_CONFIG)  # 数据库连接
cur = conn.cursor()  # 游标对象

n = cur.execute("show tables;")

for i in range(n):
    print(f'--这是第{i + 1}条数据--')
    info = cur.fetchone()
    print(info)
    
 ###########返回的打印结果###########
--这是第1条数据--
('dept',)
--这是第2条数据--
('emp',)
--这是第3条数据--
('emp1',)
--这是第4条数据--
('new',)
--这是第5条数据--
('orderd',)
--这是第6条数据--
('product',)
--这是第7条数据--
('salgrade',)
--这是第8条数据--
('store',)

map函数的介绍可以看下这个链接

https://www.pinggu.com/post/details/5f3d395049796226c2293cb5

1. 首先你需要了解有一种函数叫做匿名函数。链接如下

   https://www.pinggu.com/post/details/5ed8d8f6414eae644545dd63

2. map(lambda x:x.split(";")[0])

   map的意思是将我们定义的匿名函数应用到变量"etc6mpercar"的每一行。因为你的实际数据不可能像演示数据这样只有一行

   
   

lambda函数的示例：

【微】【huagege788】

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map(lambda x:x.split(";")[0])

这段代码是什么意思呢

刚刚发现导入不进去是因为没有底层数据权限，哈哈，后来有权限就解决了

import pandas as pd
data=pd.read_excel("D:\\360安全浏览器下载\\1598501711_565704.xlsx")

data["拆1"]=data["etc6mpercar"].map(lambda x:x.split(";")[0])
data["拆2"]=data["etc6mpercar"].map(lambda x:x.split(";")[1])
data["拆3"]=data["etc6mpercar"].map(lambda x:x.split(";")[2])
data.loc[:,["拆1","拆2","拆3"]]

for i in ["拆1","拆2","拆3"]:
    data[i+"_日期"]=data[i].map(lambda x:x.split(":")[0])
    data[i+"_数值"]=data[i].map(lambda x:x.split(":")[1])
data.loc[:,"拆1_日期":"拆3_数值"]

简单而言，著名的隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个可观测的随机序列的过程，每个状态生成一个观测，而由此产生了观测随机序列，序列的每个位置又可以看作是一个时刻。隐马尔可夫模型由初始的概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。

理解隐马尔可夫模型需要比较扎实的数学和统计基础，建议先阅读《随机过程》等教材。

网上也有很多相关的学习资料可以借鉴。

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Python里面使用中文注解，是常用的，该帖子是一个样例。