1.第三届oceanbase数据库大赛决赛|赛题相关源码解析
2.源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）
3.手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据！赛事数据赛事数据
4.什么是源码源码指标源码
5.EDG夺冠！用Python分析22.3万条数据：粉丝都疯了!

第三届oceanbase数据库大赛决赛|赛题相关源码解析

       第三届OceanBase数据库大赛决赛中，选手们需要掌握的源码源码比赛知识点已由官方答疑材料详尽解析，这里我们汇总了与比赛相关的赛事数据赛事数据架构和概念要点。

       OceanBase 4.0架构采用无共享集群，源码源码c 传世引擎源码由对等节点组成，赛事数据赛事数据每个节点独立运行存储、源码源码SQL和事务引擎，赛事数据赛事数据提供高可用、源码源码高性能和低成本服务。赛事数据赛事数据单机分布式一体化设计使4.x版本在单机内操作时性能更优。源码源码

       核心概念包括数据分区（如范围分区、赛事数据赛事数据哈希分区等），源码源码副本分布保证数据可靠性，赛事数据赛事数据OBServer管理分区数据并协调其他节点执行SQL请求。集群通过OBProxy和负载均衡层实现全集群负载均衡。

       OceanBase中的关键组件如总控服务负责资源调度和元数据管理，元数据表如__all_core_table和__all_root_table存储系统和用户表信息。4.x版本引入meta租户和日志流优化，减少系统负载。

       大赛涉及的模块源码解析中，如Bootstrap流程，wjk源码涉及创建1号日志流和执行Bootstrap操作。Create tenant流程涉及状态机和核心函数执行顺序。

       Bootstrap流程包括发起创建日志流和执行execute_bootstrap，create_all_schema函数是关键步骤。而数据分区的迁移在4.x版本通过动态绑定日志流实现自动化。

       理解这些概念和流程对于参赛者来说至关重要，涉及到的模块源码如集群初始化、模式服务、DDL操作等都是比赛深入理解的基石。记住，对系统表如__all_core_table和简单模式的理解也是参赛者必须掌握的。

源码分析：遥感图像数据集-DOTA（DOTA.py）

       DOTA.py源码解析：用于读取和显示遥感图像数据集中的标注信息。在Windows环境下运行代码时，需在Linux源码基础上做适当调整，如在结尾添加特定路径，并确保已安装shapely库。代码的主要功能包括初始化对象，获取文件夹内指定后缀的文件路径，以及解析信息，如名称、难度、坐标和面积。视界源码函数通过遍历文件，解析每张的物体信息，包括中的对象列表、对象出现的列表，以及根据Python版本处理文件读取。读取过程中，会去掉文件名的后缀，提取名称、难度、坐标点和区域面积。对于类别筛选，可以返回所有名称或指定类别的。代码还涉及图像显示，包括坐标轴设置、颜色随机化以及边界、面积和原点的绘制。

手把手教你用 pandas 分析可视化东京奥运会数据！

       东京奥运会已落下帷幕，本文将通过详细的步骤，带你领略如何利用 pandas 对其数据进行深入的分析和可视化。首先，从可靠的lts源码奥运会官网获取奖牌数据是关键，网站上的表格虽然在前端处理，但我们可以抓取到原始数据。

       利用 pandas 的 read_html() 函数，我们能够读取本地分日奖牌数据，并通过国家ID进行数据整合。数据预处理也不可忽视，比如使用rename() 函数调整 df1 的列名，确保数据的清晰易读。

       检查 df2 的时间列类型时，可能需要将其转换为 pandas 支持的时间格式，这一步骤虽然看似简单，但对数据的准确处理至关重要。接着，通过国家ID将 df1 和 df2 合并，扩充数据内容，以便后续分析。

       数据分组是数据分析的基础，我们对 df2 进行统计，计算每个国家的奖牌总数，找出奖牌数前五名。再进一步，分析获得最多奖牌的源码发车运动员，以及筛选乒乓球项目的获奖信息，展示数据透视的魅力。

       在数据查询方面，通过 pandas 的高效查询功能，我们可以轻松获取中国队的获奖详细情况。为了更直观展示，使用 style 函数进行格式化，确保结果的清晰可读。同时，对时间数据进行格式调整，精确到天，便于后续时间序列分析。

       利用 pandas 的分组和计算功能，我们可以统计每天的奖牌总数，甚至分析不同项目在不同国家的分布，以及中国每日总奖牌数量。最后，制作动态图，如每日奖牌榜前十奖牌数量的变化，可能需要借助 bar_chart_race 等第三方库。

       通过以上步骤，我们完成了一次全面的东京奥运会数据分析和可视化之旅，涵盖了pandas 的核心操作和实际应用。这些操作不仅适用于东京奥运会数据，也是理解 pandas 功能的绝佳实践案例。如果你对这些内容感兴趣，不妨参考「pandas进阶修炼题」中的实战案例3，获取更多数据下载和源码信息。

什么是指标源码

       指标源码是指用于定义和描述某种特定指标或数据的原始代码。

       以下是关于指标源码的详细解释：

       1. 指标源码的概念：在数据分析、软件开发或业务运营等领域，指标源码是用于标识和描述某一特定数据指标或性能的原始代码。它是记录和分析数据的基础，有助于实现对数据的准确理解和高效管理。指标源码往往与具体的数据场景紧密相关，对于数据分析人员或开发人员来说非常重要。

       2. 指标源码的作用：指标源码的主要作用是标准化和规范化数据指标，确保数据的准确性和一致性。通过定义明确的指标源码，可以避免因数据混乱或不统一导致的误解和错误。此外，指标源码还有助于追踪数据变化、构建数据分析模型、实现业务流程自动化等功能。通过监控指标源码的变化，企业可以及时发现问题、调整策略并优化业务流程。此外，一些专业的数据分析工具平台会根据不同的应用场景和行业需求制定不同的指标源码标准，便于用户进行数据分析和业务决策。

       这为各行各业带来了极大的便利性和实用价值。同时，指标源码的编写和解读需要一定的专业知识和经验，以确保其准确性和有效性。因此，掌握指标源码对于提高数据处理和分析能力具有重要意义。同时也要注意防范安全风险，确保数据安全。总的来说，指标源码是一种重要的数据处理工具，有助于实现数据的高效管理和精准分析。它能够确保数据的准确性和一致性，为企业决策提供有力支持。在未来的发展中，随着大数据技术的不断进步和应用领域的不断拓展，指标源码的作用将会愈发重要。 

EDG夺冠！用Python分析.3万条数据：粉丝都疯了!

       EDG夺冠信息

       在月6日的英雄联盟总决赛中，EDG战队以3:2战胜韩国队，摘得年英雄联盟全球总决赛的冠军，这一盛事在全网各大平台引人瞩目。

       微博排名榜首，截至月日，观看量已达到亿级，粉丝数增长至.4万。Bilibili平台上人气几亿，总弹幕数为.3万，全站排行榜最高第2名，粉丝数量已有.9万。腾讯、爱奇艺、优酷等视频平台，万人观看了比赛。虎牙等直播平台热度也居高不下。央视新闻也通过微博庆祝EDG夺冠。

       既然比赛热度如此之高，我们以Bilibili为基准，通过采集EDG夺冠比赛视频在该平台的.3万条弹幕数据，利用Python进行分析，以感受粉丝的热情。

       实战目标

       1. 利用爬虫技术抓取B站夺冠比赛视频的.3万条弹幕数据。

       2. 利用jieba、numpy等Python库对弹幕数据进行分析，并实现可视化。

       bilibili接口分析

       进入EDG夺冠比赛视频的URL，B站已整理了7个视频，覆盖从开幕式到夺冠全过程。B站弹幕数据接口为api.bilibili.com/x/v1/d...，通过oid请求相应视频弹幕的API接口，抓取弹幕数据。

       获取oid

       使用开发者工具的Network选项，找到以pagelist开头的请求接口，打开新窗口直接请求，获取JSON格式数据中的cid作为oid。

       编码定义获取cid的方法

       通过控制台输出拼接弹幕数据API接口，获取7个比赛视频的弹幕数据。使用正则表达式抓取数据，代码实现弹幕数据的抓取。

       避免乱码处理

       代码中加入处理乱码的步骤，确保数据正确解析。展示抓取的EDG.txt部分弹幕数据。

       词云图制作

       利用EDG背景图制作词云图，代码实现词云图的生成。也可以尝试制作迪迦奥特曼主题的词云图，或者使用pyecharts/echarts等库制作。

       总结

       使用PIL、jieba、numpy、requests、wordcloud、matplotlib等库进行数据分析和可视化，实现弹幕数据的高效处理。

       完整项目及源码下载

       完整项目和源码的获取方式在文末提供。