小编jla*_*rcy的帖子

在这本书中：Regina Obe和Leo Hsu，《 PostgreSQL Up＆Running》，第47页。101。它是作为PostgreSQL XML数据类型的简介编写的：

XML数据类型类似于JSON，在关系数据库中是“有争议的”，因为它违反了规范化的原则。

无需进一步解释。有人可以详细说明什么是规范化原则，以及XML为什么违反了其中一些原则。

我有显示所有警告的政策：

import warnings
warnings.simplefilter('always')

我想使用上下文管理器来消除一些误报的 Pandas 警告：

with warnings.catch_warnings():
    warnings.filterwarnings('ignore', category=SettingWithCopyWarning)
    # Some assignment raising false positive warning that should be silenced

# Some assignment actually raising a true positive warning

但是在查看Pandas 源之后，我找不到SettingWithCopyWarningPandas 中定义该对象的位置。

有谁知道这个对象是在 Pandas 命名空间中定义的吗？

我有一个使用 url 地址读取网页内容的代码。

之前我的代码运行良好，现在站点安全证书有问题。为了解决IE的问题，我把证书导入可信站点，问题解决了。

但是当我运行这段代码时：

df = pd.read_html(i,header=0)[0]

我收到一个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Distrib\Load_Data_from_Flat_ver_1.py", line 95, in <module>
    df = pd.read_html(i,header=0)[0]
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\pandas\io\html.py", line 915, in read_html
    keep_default_na=keep_default_na)
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\pandas\io\html.py", line 749, in _parse
    raise_with_traceback(retained)
  File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 385, in raise_with_traceback
    raise exc.with_traceback(traceback)
ssl.CertificateError: hostname '10.89.174.12' doesn't match 'localhost'

谁能帮我解决这个问题？

我\xe2\x80\x99m 仍在尝试用Python 编程。\n我第一次尝试使用直方图和拟合！

特别是，我有一个数据集，并制作了它的直方图。此时我应该进行瑞利拟合，但我无法找出正确设置参数的正确方法。我读到loc和scale，这应该是fit的参数，通常设置为0和1。显然，这样一来，fit\xe2\x80\x99就不能很好地工作了！有人可以帮助我吗？\n为了明确起见，我附上了我正在使用的代码。

谢谢。

import os \nimport numpy as np\nimport nrrd\nimport nibabel as nib\nimport matplotlib.pyplot as plt\nimport matplotlib.image as mpimg\nimport SimpleITK as sitk\nimport scipy.stats\nfrom scipy.stats import rayleigh\nimport math\n\n\n#fit\n\n# Sample from this Random variable\nx0 = np.array(fondi)\n\n# Adjust Distribution parameters\nloc, scale = stats.rayleigh.fit(x0) # (9.990726961181025, \n4.9743913760956335)\n\n# Tabulate over sample range (PDF display):\nxl = np.linspace(x0.min(), x0.max())\n\n# Display Results:\nfig, axe = plt.subplots()\n\naxe.hist(x0,density=1, label="background")\n\naxe.plot(xl,stats.rayleigh(scale=scale, loc=loc).pdf(xl), label="Rayleigh")\naxe.set_title("Distribution Fit")\naxe.set_xlabel("Intensit\xc3\xa0")\n\naxe.legend()\naxe.grid()\n

我的数据（fondi）是这样的：[13 15 13 14 12 13 12 14 15 12 11 10 11 …