⑴ PHP如何读取数据库图片路径显示出来，如何控制图片的大小
取出数据库保存的路径$url
<img src="<?php echo $url;?>" width="图片宽度" height="图片高度">
⑵ 如何实现动态读取数据库显示下拉菜单
这个不难啊。
<select name="selname"> <!-- 看情况 multiple> -->
<option value="v1">n1</option>
<option value="v2">n2</option>
</select>
依据这个，你查询数据库select name, value from table
查询出来后
<select name="selname">
<%
while(rset.next()) {
%>
<option value="<%=rseg.getString(2)%>"><%rset.getString(1)%></option>
<%
}
%>
这个思路很简单才对，不应该想不出。
⑶ pandas从数据库读取的数据很大 该怎么办
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。
⑷ 大屏可视化界面中的数据是什么获取的
关于您提问的大屏可视化界面，不知道您是指的软件方面的还是电气自动化方面的，我就从这两个行业的都说一下吧。
软件方面：大屏可视化这类需求绝大部分是查询需求。即查询某一类事务的统计。所以大屏的数据来源于后台数据库中各个相关表的数据，后台进行取值与逻辑运算经过接口返回到前台（就是大屏）输出给用户查看。而数据库中的数据由该平台各个用户使用各项事务时产生的数据进行存储产生的。整个过程为：用户使用该平台完成各项事物—存储到数据库—输出给大屏—用户查看。
电气方面：电气方面的大屏需求主要是实时监控某工程中各项设备的工作状态。如工作温度，工作压力等。这类需求强调的是准确性，实时性。实现方案就是各类传感器将各种特性（温度，压力，速度等）转换为电信号（绝大部分为电信号）传送给中央处理设备(PLC，单片机等)。经过中央处理器处理完成后，再输出给大屏显示。完成用户查看。整个过程为：传感器将各特性转换为电—处理设备进行处理—输出到大屏—用户查看。
两者之间差别非常明显。前者在于统计，统计某一段时间内某些事务整体。后者在于实时查看，强调当前时刻的设备状态。虽然后者也可以做统计，但是工程中用到的比较少，偶尔会用到一些计算总量的。大部分还是实时查看。具体的使用还是主要看各项目需求。
⑸ pandas 怎么把数据存入motodb数据库
1.queryset是查询集，就是传到服务器上的url里面的查询内容。Django会对查询返回的结果集QuerySet进行缓存，这是为了提高查询效率。也就是说，在你创建一个QuerySet对象的时候，Django并不会立即向数据库发出查询命令
⑹ LED大屏如何和电脑数据库内数据联动显示需要怎么做
看led屏的通讯接口是哪种。可以调用接口或厂商sdk读取你数据库实现。
⑺ python pandas to_sql将excel数据导入到MySQL数据库
其实吧， 一分钟10W条数据不能算太快，10秒10W条还差不多。 可以研究一下线程+进程来处理， 或者协程+进程。处理速度肯定能让你喊一声“卧槽！” 哈哈。
言归正传， 你说的别的MySQL是不是远程的，通过ip来连接的哈， 如果是的话那就可以理解了。 每次连接一次数据库，都有一个网络延迟的，2台电脑之间距离越远，这个延迟就越高，而每次导入数据的时间必须要加上这个延迟的时间的， 而本地测试的时候因为连接数据库的时间延迟基本可以忽略不计，所以速度要比连接远程数据库要快很多很多。
最后， 如果想要解决这个问题的话，要么把业务数据库移到本地，去掉时间延迟。 要么就用我上面说的线程+进程 或者 协程+进程的方式提高程序效率。如果无法把业务数据库移到本地的话， 我非常推荐后者，成本也就是多学一点东西而已， 但以后可以省下非常多的时间， 效率为王嘛~
⑻ 怎么利用pandas做数据分析
Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。
说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame，它有几种创建方式：
（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二维numpy.ndarray
别的DataFrame
结构化的记录(structured arrays)
（2）其中，二维ndarray创建DataFrame，代码敲得最少：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
0 1 2 3
0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818
1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898
2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477
3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697
4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189
5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797
6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767
7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155
8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240
9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005
（3）通过describe方法，可以对df中的数据有个大概的了解：
df.describe()
0 1 2 3
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786
std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497
min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240
25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865
50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172
75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096
max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477
2. 改变cell。
3. group by。
4. 读写文件。
⑼ 如何控制读取数据库表里的数据
下面以mysql数据库为例分情况一一说明：
两张表：inserttest和inserttest2，前者中有测试数据：
1.如果2张表的字段一致，并且希望插入全部数据，可以用这种方法：
insert
into
目标表
select
*
from
来源表;
insert
into
inserttest
select
*
fr