- Куда

Куда с: VR-рисование в виртуальной реальности в Москве

Содержание

Выставка мировых рекордов и невероятных фактов «ТИТИКАКА» в Санкт-Петербурге

На выставке «ТИТИКАКА» собрано более 80 диковинок, которые создатели проекта выкупали у коллекционеров, находили на аукционах, выпрашивали у археологов и привозили из далёких путешествий. Многие из них занесены в Книгу рекордов Гиннесса.

Экспозиция состоит из нескольких тематических зон. В разделе «Большое и маленькое» можно увидеть крошечный серийный автомобиль, узнать историю самого высокого и самого толстого человека в истории, взглянуть на самую узкую в мире талию. Блок «Таинственные твари» знакомит публику с такими удивительными существами, как розуэлльский пришелец, фиджийская русалка, рогатый кролик. «Сделано в России» — красочный рассказ о достижениях наших соотечественников — подкованной блохе, микроминиатюрах на карандашном грифеле, самом маленьком журавлике оригами и доме Зингера из пряников и карамели. В зоне «Культовые вещи эпохи» представлены первая в мире кукла Барби, полные банки консервированного мяса SPAM («СПАМ»), первый Macintosh («Макинтош») и многое другое.

Интересно то, что посетители не просто бродят по залам, но активно взаимодействуют с экспонатами: пытаются побить рекорды людей из Книги Гиннесса, примеряют маски позора и проверяют себя на средневековом «детекторе лжи».

«ТИТИКАКА» приглашает посетителей старше 14 лет принять участие в уникальном квесте. Приходите в музей, не забудьте взять с собой смартфон, подключайтесь к бесплатному wi-fi, напишите боту Альпака Хосе в Telegram и правильно отвечайте на его непростые вопросы по экспонатам выставки. Самые эрудированные и внимательные гости получат призы.

Выставка работает ежедневно с 10:00 до 21:00, касса закрывается в 20:00.

При покупке билета на сайте воспользуйтесь промокодом кудагоу и получите скидку 15%. В дни школьных каникул при посещении музея каждого ребёнка ждёт сладкий сувенир.

Уточнить детали можно «ВКонтакте». Смотрите фотографии в Instagram — @titiqaqa.

*Телеграм, вай-фай

Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите Ctrl+

Семейные парки активного отдыха Joki Joya в Санкт-Петербурге

Каждый парк сети Joki Joya — особое тематическое пространство с собственной концепцией, персонажами, аттракционами. Одно остаётся неизменным — в любом парке сети вы найдёте множество развлечений для детей и взрослых. Здесь можно покататься на ватрушках, попрыгать на батуте, затеряться и найтись в лабиринтах, сыграть в футбол или баскетбол. А когда проголодаетесь — отправляйтесь перекусить в уютный семейный ресторанчик на территории парка.

В тематических банкетных комнатах парка можно отпраздновать детский день рождения или отметить другой важный праздник. Выберете шоу-программу и пригласите любимых персонажей вашего ребёнка! Вы можете заказать праздничный торт, воспользоваться услугами фотографа, видеографа, команды аквагрима.

С 17 июня открыты парки только в ТРК «Гранд Каньон» и Центре спорта и досуга Defis. Остальные временно закрыты.

Узнавайте подробности и следите за новостями ВКонтакте и в Instagram.

* Дэфис

Если вы нашли опечатку или ошибку, выделите фрагмент текста, содержащий её, и нажмите

Ctrl+


Приморский просп. , д. 72 (Временно закрыт)
Старая Деревня

ТРЦ «Питерлэнд»

Показать телефон

+7 (812) 950-38-55

Пожалуйста, скажите владельцам места, что нашли его на KudaGo

ул. Планерная, д. 59 (Временно закрыт)
Комендантский Проспект

ТРЦ «Монпансье»

Показать телефон

+7 (812) 939-99-90

Пожалуйста, скажите владельцам места, что нашли его на KudaGo

ул. Фучика, д. 2 (Временно закрыт)
Бухарестская

ТРЦ «Рио»

Показать телефон

+7 (812) 934-82-11

Пожалуйста, скажите владельцам места, что нашли его на KudaGo

Пулковское ш. , д. 25 (Временно закрыт)
Звёздная

ТРК «ЛЕТО»

Показать телефон

+7 (812) 939-00-05

Пожалуйста, скажите владельцам места, что нашли его на KudaGo

ул. Якорная, д. 5А (Временно закрыт)
Новочеркасская

ТРЦ «Охта Молл»

Показать телефон

+7 (921) 880-20-88

Пожалуйста, скажите владельцам места, что нашли его на KudaGo

Показать все адреса Скрыть

Расписание работы

ежедневно 10:00–22:00

Сайт

spb. joki-joya.ru

Виды развлечений

  • Игры
  • Парки аттракционов
  • Шоу

Куда с добром — это… Что такое Куда с добром?

  • Куда с добром — Обл. Экспрес. Очень хорошо, прекрасно. Красивый дом получился. С террасой, с большой кухней и удобной передней. Наличники Константин сам вырезал куда с добром. А на конёк крыши посадил того краше деревянного петуха. Загляденье! (Т. Марьина.… …   Фразеологический словарь русского литературного языка

  • КУДА (КУДЫ) — Куда годись. Арх. Как следует, как нужно. АОС 9, 201. Куда девается. Сиб. Разумеется, несомненно, безусловно. ФСС, 55. Куда девать. Ряз. Вполне достаточно, хватит. СРНГ 15, 395. Куда ни кинь. Разг. Что ни возьми, к чему ни обратись. ФСРЯ, 197.… …   Большой словарь русских поговорок

  • Куды с добром! — Кар. Одобр. То же, что хоть куда 2. СРГК 1, 465 …   Большой словарь русских поговорок

  • ДОБРО — ДОБРО1 Ни добро ни лихо. Коми. Никаким способом, никакими средствами (о невозможности договориться с кем л. о чём л., уговорить кого л.). Кобелева, 62. ДОБРО2 Доброго добра кому! Яросл. Приветствие гостю. ЯОС 4, 7. Из добра дерьмом оказаться.… …   Большой словарь русских поговорок

  • добро — ДОБРО: Куда с добром, диал. – С удовольствием. Не сумневайся. Сполнил бы куда с добром (1. 176) …   Словарь трилогии «Государева вотчина»

  • сумневаться — СУМНЕВАТЬСЯ, диал., прост. – Сомневаться. – Не сумневайся. Сполнил бы куда с добром (1. 176) …   Словарь трилогии «Государева вотчина»

  • Александр II (часть 2, I-VII) — ЧАСТЬ ВТОРАЯ. Император Александр II (1855—1881). I. Война (1855). Высочайший манифест возвестил России о кончине Императора Николая и о воцарении его преемника. В этом первом акте своего царствования молодой Государь принимал пред лицом… …   Большая биографическая энциклопедия

  • Эстетика — составляет особую отрасль философии, занимающуюся красотой и искусством. Самый термин Э. происходит от греческого αίσθετικός, что значит чувственный, и в таком смысле встречается еще у самого основателя науки о прекрасном, Канта, в Критике… …   Энциклопедический словарь Ф.А. Брокгауза и И.А. Ефрона

  • ЗЛО — [греч. ἡ κακία, τὸ κακόν, πονηρός, τὸ αἰσχρόν, τὸ φαῦλον; лат. malum], характеристика падшего мира, связанная со способностью разумных существ, одаренных свободой воли, уклоняться от Бога; онтологическая и моральная категория, противоположность… …   Православная энциклопедия

  • Александр II (часть 1, I-VI) — — Император Всероссийский, старший сын Великого Князя — впоследствии Императора — Николая Павловича и Великой Княгини Александры Феодоровны; родился в Москве 17 го апреля 1818 г. ; объявлен Наследником престола 12 го декабря 1825 …   Большая биографическая энциклопедия

  • Кто сможет использовать ковид-паспорта и куда с ними будут пускать

    Массовую вакцинацию ждали как панацею, которая будет способствовать упрощению международных путешествий, но между властями, бизнесом и медиками возникли споры на тему введения сертификатов вакцинации от коронавируса. Одним это видится единственным возможным решением постковидного мира, другим – дискриминацией непривитых путешественников.

    Между тем, глава Еврокомиссии Урсула фон дер Ляйен сообщила, что Европейская комиссия (ЕК) планирует в марте представить проект закона об электронном паспорте вакцинации. Как отметил официальный представитель Еврокомиссии Кристиан Виганд, система ковид-паспортов в Европе может быть создана уже к лету 2021 года.

    Что такое паспорт вакцинации

    Паспорта вакцинации – это сертификаты, которые выдаются людям, привитым от COVID-19. Как правило, в них указываются личные данные, дата прививки (если их две, то обе даты), наименование вакцины. Также удостоверение содержит информацию о перенесенном коронавирусе и результаты ПЦР-теста, если он был сдан. Ковид-паспорт может быть представлен в бумажном и цифровом формате и содержать штрих-код и другие элементы, помогающие проверить подлинность. Действие паспортов будет временным, до окончания пандемии.

    В теории владелец «паспорта» сможет показать его на границе, например, с экрана смартфона, чтобы беспрепятственно въехать в страну. Предполагается, что повсеместное введение таких документов должно гарантировать защищенность общества от коронавируса. С ними можно путешествовать без ограничений, не понадобится постоянно сдавать ПЦР-тесты.

    За образец документа в Европе хотят взять «зеленый паспорт», который ввели в Израиле. Там его получают люди, перенесшие COVID-19, а также вакцинированные. Все они могут свободно посещать тренажерные залы, театры, спортивные мероприятия, а также летать за границу в рамках «туристических коридоров».

    Кто за вакцинные паспорта

    Большинство стран Европы, чьи доходы сильно зависят от туризма, выступили за введение паспортов вакцинации, чтобы как можно скорее запустить международный туризм.

    Так, Греция настаивает на введении сертификатов для привитых граждан, чтобы позволить им путешествовать. Туризм составляет 20% ВВП страны, обеспечивая каждого пятого гражданина работой. По данным консалтинговой компании Ernst & Young, падение доходов от туризма в 2020 году составило 80%.

    В связи с этим премьер-министр Греции Кириакос Мицотакис призвал Еврокомиссию ввести единые сертификаты о вакцинации от коронавируса. По словам Мицотакиса, необходимо как можно скорее выработать общее видение того, как должен быть структурирован сертификат, чтобы он принимался во всех странах ЕС. По его мнению, скорейшее введение единого удостоверения в ЕС позволит продвигать эту инициативу на международной арене, способствуя возобновлению свободного передвижения по всему миру.

    В свою очередь, министр туризма Греции Харис Теохарис заявил в эфире греческого телеканала Skai, что страна не будет запрещать въезд путешественникам, которые не были вакцинированы.

    Независимо от общей позиции Евросоюза греческие власти ведут переговоры со странами, не входящими в ЕС, о создании «туристических коридоров». Результатом таких переговоров стало заключение двухстороннего соглашения с Израилем о свободном перемещении вакцинированных граждан между странами.

    Открыть границы Греция хочет 14 мая. Вслед за Теохарисом министр туризма Испании Мария Рейес Марото заявила, что власти страны рассматривают возможность возобновить международные путешествия для привитых от COVID-19 туристов 19 мая. Причем власти страны работают над тем, чтобы быстрее создать такой паспорт, и он будет цифровым.

    При этом одно из самых популярных направлений туризма страны, Балеарские острова, уже объявили, что готовы летом принимать туристов в рамках программы вакцинных паспортов.

    Также за введение паспортов вакцинации выступили Кипр, Италия, Португалия, Чехия, Эстония, Словакия, Венгрия, Болгария, Австрия.

    Противники ковид-паспортов

    В свою очередь, Франция выступает против введения единого паспорта вакцинации. По мнению министра по европейским делам страны Клемана Бона, введение паспортов является «шокирующим» в условиях массовой вакцинации, которая только начинается. При этом Франция значительно отстает по ее темпам от других стран ЕС.

    Бон добавил, что с точки зрения правительства такие паспорта противоречат выбранной стратегии вакцинации во Франции — в первую очередь, в стране начали вакцинировать пожилых людей в домах престарелых, которые по Европе не путешествуют. Он отметил, что к вопросу можно вернуться, когда прививка станет повсеместной, а все вакцины докажут свою эффективность.

    Идею введения паспортов вакцинации прохладно приняли также в Ирландии и Германии. Там уверены, что подобная мера преждевременна и опасаются привилегированного положения вакцинированных граждан при выборе мест отдыха. Непривитые, напротив, будут дискриминированы. Особенно это касается молодежи, которая не входит в группу риска, поэтому получит вакцину последней. Между тем, именно эта категория граждан чаще всего много путешествует.

    Премьер-министр Великобритании Борис Джонсон указал на этические проблемы введения подобных паспортов внутри страны. По его словам, прививка – дело добровольное, и кто-то может отказаться от нее, потому что не хочет или по медицинским показаниям. Как отметил Джонсон, для разрешения этой проблемы паспорта можно выдавать и при наличии отрицательного теста, а также учитывать особенности различных вакцин, избегать дискриминации по медицинским показаниями (например, беременных женщин).

    Не в восторге от введения сертификатов в ЕС и Россия. Страна не является частью Евросоюза, поэтому опасается, что дискриминация затронет российских граждан: они прививаются вакциной «Спутник V», которая пока не принята Европейской медицинской ассоциацией (ЕМА). То же самое касается вакцин из Китая, которые также не котируются в ЕС. В большинстве европейских стран готовы принимать сертификаты Pfizer, Moderna и AstraZeneca, исключением стала Венгрия, которая зарегистрировала российскую и китайскую вакцины («Спутник V» и Sinopharm). Правда, как узнал Bloomberg, в ЕС обсуждают возможность включить в паспорта обе вакцины. При этом Euronews со ссылкой на источник в ЕС 12 марта сообщил, что будущий «паспорт вакцинации» для свободного передвижения в Евросоюзе будет действителен только при вакцинации против COVID-19 препаратами, одобренными EMA.

    В свою очередь, Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ), выступила против паспортов вакцинации, акцентируя внимание на нехватке вакцин и необходимости провести проверку их эффективности.

    Китайцы-первопроходцы

    Китайский мессенджер Wechat официально запустил мини-программу с китайской версией международного сертификата здоровья для путешественников. Сертификат показывает результаты тестов на нуклеиновую кислоту и антитела IgG, а также наличие или отсутствие прививки от коронавируса. Эту информацию может получить любое иностранное министерство здравоохранения, считав QR-код. При желании сертификат можно распечатать.

    Между тем, в России прототип ковид-паспортов неожиданно ввели в Архангельской области. Там со 2 марта туристы могут посещать Соловецкие острова со справкой о вакцинации, антителах или отрицательным тестом.

    Бизнес тестирует аналоги паспортов

    Пока страны решают, вводить сертификаты или нет, ряд авиакомпаний приняли решение протестировать приложение по верификации вакцинаций IATA Travel Pass, разработанное Международной ассоциацией воздушного транспорта (IATA). В нем можно посмотреть не только историю вакцинации, но и сделанные от COVID-19 прививки. К платформе уже подключились Qatar Airways, airBaltic, Air Serbia и другие. Также Singapore Airlines объявила о том, что со следующей недели начнет тестировать Travel Pass на маршруте Сингапур — Лондон.

    Конверт Комус С4 100 г/кв.м Куда-Кому белый стрип с внутренней запечаткой (50 штук в упаковке)

    {{#each tradingPlatforms}} {{/each}} {{/if}}

    Запросите оферту через форму обратной связи

    {{#if tradingPlatforms.length}} {{/if}}

    В наличии

    • Характеристики
    • Торговая марка: Комус
    • Формат: С4
    • Размер, мм: 229×324
    • Количество штук в упаковке: 50
    • Тип заклеивания: стрип
    Все характеристики

    Цена интернет-магазина. Указана с НДС.

    Наличие в магазинах «Комус» товара с артикулом N {{productId}}
    {{region}}, состояние на {{currentTime}}

    {{> pageNumberTemplate pages}} {{#if availableStocks.length}} {{#if subwayNeed }} {{/if}} {{#each availableStocks}} {{/each}} {{/if}} {{> pageNumberTemplate pages}}

    В розничных магазинах «Комус» цена на данный товар может отличаться от цены Интернет-магазина.

    Подробную информацию о цене и количестве товара вы можете получить,
    позвонив по телефону ближайшего к Вам магазина «Комус».

    Адреса всех магазинов Комус

    Закрыть

    Закрыть

    {{/if}} {{#each products}} {{#each this}} {{/each}} {{/each}} {{#each products}} {{/each}} {{#each products}} {{/each}}

    Сравнение товаров

    {{> breadcrumbTemplate breadcrumbs=breadcrumbs }} {{#if (gt products.length 0)}}

    Закрыть

    {{else}}

    Нечего сравнивать

    {{/if}} {{#if (gt products.length 1)}} {{/if}} {{#each products}} {{#each fields}} {{#each this}} {{/each}} {{/each}} {{#each products}} {{/each}} {{#each products}} {{/each}}

    Конверт ’Комус’ С4 (соответствует формату бумаги А4) 229×324 мм выполнен из высококачественного офсета 100 г/кв.м, имеет клеевое нанесение типа стрип (отрывная силиконовая лента), почтовый подсказ ’Куда-Кому’. Предназначены для пересылки 50 листов А4 формата, что равно 250 г веса. Упаковка 50 штук. Срок годности не ограничен.

    {{#if (eqw this.forbidden true)}} {{> productAddToCartForbiddenTemplate}} {{else}} {{#if (and (neqw this.stock null) (neqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «OUTOFSTOCK») (neqw this.price null))}} {{else}} Товар недоступен {{/if}} {{/if}}

    Арт. {{this.code}} {{#if this.stock}} {{#if (neqw this.stock.stockStatusText null)}} {{{ this.stock.stockStatusText }}} {{else}} {{#if (eqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «ONREQUEST»)}} Под заказ {{else}} {{#if (neqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «OUTOFSTOCK»)}} В наличии {{else}} Нет в наличии {{/if}} {{/if}} {{/if}} {{/if}}

    {{/each}} {{#each fields}}
    {{@key}} {{this}}
    Торговая марка {{#if (neqw this.trademark null)}} {{this.trademark.name}} {{/if}}
    Рейтинг {{#if (eqw this.ratingWidth null)}}

    {{this.averageRating}}{{#if (eqw this.averageRating null)}}0{{/if}}

    {{#unless eaistPopup}} Отсутствующий товар: {{/unless}} Выберите товары для замены:
    {{#if (gt @index 0)}} {{/if}} {{#if (eqw this.forbidden true)}} {{> productAddToCartForbiddenTemplate}} {{else}} {{#if (and (neqw this.stock null) (neqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «OUTOFSTOCK») (neqw this.price null))}} {{else}} Товар недоступен {{/if}} {{/if}}

    Арт. {{this.code}} {{#if this.stock}} {{#if (neqw this.stock.stockStatusText null)}} {{{ this.stock.stockStatusText }}} {{else}} {{#if (eqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «ONREQUEST»)}} Под заказ {{else}} {{#if (neqw (uppercase this.stock.stockLevelStatus.code) «OUTOFSTOCK»)}} В наличии {{else}} Нет в наличии {{/if}} {{/if}} {{/if}} {{/if}}

    {{/each}}
    {{@key}} {{this}}
    Торговая марка {{#if (neqw this.trademark null)}} {{this.trademark.name}} {{/if}}
    Рейтинг {{#if (eqw this.ratingWidth null)}}

    {{this.averageRating}}{{#if (eqw this.averageRating null)}}0{{/if}}

    Торговая марка: Комус
    Подробные характеристики
    Формат: С4
    Размер, мм: 229×324
    Количество штук в упаковке: 50
    Тип заклеивания: стрип
    Печать «Куда-Кому»: Да
    Окно: нет
    Материал: офсетная бумага
    Плотность/толщина материала: 100 г/кв.м
    Форма клапана: прямая
    Защита от попыток незаметного вскрытия типа Security: Нет
    Внутренняя запечатка: Да
    Расширение боковое: Нет
    Расширение донное, мм: 0
    Количество упаковок в коробе: 10 уп.
    Цвет: белый
    Страна происхождения: Россия
    Нанесение логотипа: Да

    Отзывы: Конверт Комус С4 100 г/кв.м Куда-Кому белый стрип с внутренней запечаткой (50 штук в упаковке)

    Отзывы могут оставлять только авторизованные пользователи.

    {{#if (neqw this.shopAnswer null)}}

    Магазин «Комус»,

    {{this.shopAnswer}}

    {{/if}}

    Стало известно, куда с 1 августа не пустят непривитых россиян

    2021-06-24T13:56:00+03:00

    2021-06-24T15:03:11+03:00

    2021-06-24T13:56:00+03:00

    2021

    https://1prime.ru/society/20210624/834023777.html

    Стало известно, куда с 1 августа не пустят непривитых россиян

    Общество

    Новости

    ru-RU

    https://1prime.ru/docs/terms/terms_of_use.html

    https://россиясегодня.рф

    Для заселения в отели и гостиницы Краснодарского края с 1 июля нужен отрицательный ПЦР-тест, либо документ, подтверждающий вакцинацию, с 1 августа будут принимать гостей только с… ПРАЙМ, 24.06.2021

    право, общество , бизнес, новости, туризм

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455482.jpg

    1920

    1440

    true

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455482.jpg

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455479.jpg

    1920

    1080

    true

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455479.jpg

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455474.jpg

    1920

    1920

    true

    https://1prime.ru/images/83245/54/832455474.jpg

    https://1prime.ru/society/20210623/834006223.html

    Агентство экономической информации ПРАЙМ

    7 495 645-37-00

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://россиясегодня.рф/awards/

    Агентство экономической информации ПРАЙМ

    7 495 645-37-00

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://россиясегодня.рф/awards/

    Агентство экономической информации ПРАЙМ

    7 495 645-37-00

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://россиясегодня.рф/awards/

    Агентство экономической информации ПРАЙМ

    7 495 645-37-00

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://россиясегодня.рф/awards/

    Агентство экономической информации ПРАЙМ

    7 495 645-37-00

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://россиясегодня.рф/awards/

    МОСКВА, 24 июн — ПРАЙМ. Для заселения в отели и гостиницы Краснодарского края с 1 июля нужен отрицательный ПЦР-тест, либо документ, подтверждающий вакцинацию, с 1 августа будут принимать гостей только с сертификатом о вакцинации, заявил губернатор региона Вениамин Кондратьев.

    Непривитые россияне рассказали о своих планах вакцинироваться
    «Сейчас в крае мы видим рост числа заболевших COVID-19, число госпитализаций увеличивается», — написал Кондратьев в своем канале в Telegram.

    «В связи с этим приняли решение с 1 июля принимать отдыхающих в отелях, гостиницах, пансионатах, санаториях и детских лагерях, только при наличии у них отрицательного ПЦР-теста либо документа, подтверждающего вакцинацию от коронавируса», — написал он.

    «С 1 августа ужесточить эту меру — принимать гостей только с сертификатом о вакцинации, за исключением тех, кто имеет медицинские противопоказания», — добавил губернатор.

    Снимаем ограничения. Куда с сегодняшнего дня можно пойти в Дорогомилове?

    С 16 июня в Москве возобновляют работу летние веранды кафе, стоматологии, а также ряд других организаций, закрытых ранее из-за пандемии.

    Мы решили посмотреть на то, какие предприятия уже сегодня открылись в Дорогомилово. Так, после длительного перерыва заработали библиотеки. Одна из них находится на Большой Дорогомиловской улице. На дверях «Пионера» висит табличка, предупреждающая о том, что вход возможен только в масках и перчатках.

    По словам сотрудников, сейчас библиотека работает не в полном объеме. К примеру, все мероприятия по-прежнему проводятся в онлайн формате. Прийти можно только по предварительной записи. По телефону читатели сообщают, какая литература им необходима, а библиотекари подбирают книги ко времени их прихода. «График составлен таким образом, чтобы посетители не пересекались друг с другом. Книги, которые они сдают, мы отправляем на 72 часа (трое суток) на карантин. Держим их в помещении со включенной ультрафиолетовой лампой. И только после истечения этого времени можем давать их другим читателям», — говорят сотрудники библиотеки. В помещении установлены санитайзеры, также его регулярно проветривают.

    Помимо библиотек, заработали в Дорогомилово и летние веранды. Одну из них открыла «Вареничная», расположенная в здании торгового центра «Европейский». «Соблюдаем все нормы безопасности. Каждые два часа обрабатываем контактные поверхности, включая столы. Разводим для этого раствор «Antibact Forte» в пропорции 5 миллилитров на 1 литр воды», — говорят сотрудники кафе. «Очень вкусные здесь вареники. А еще здорово, что сотрудники в масках и перчатка, а также защитных очках ходят. Это необходимо для безопасности их и клиентов», — говорят Андрей и Павел. В Москве они проездом. В Петербурге молодые люди работали монтажниками, а теперь летят в отпуск домой, в Алтайский край.

    По соседству с «Вареничной» монтирует летнюю веранду и ресторан «Чентрале». Первых посетителей здесь примут на днях. Столики под навесами установил на открытой площадке и «Макдональдс», расположенный на Большой Дорогомиловской улице. «Мы ежечасно обрабатываем контактные поверхности антисептиком, емкости с дезинфицирующим средством также у нас в наличии. Ими всегда могут воспользоваться клиенты. Регулярно измеряем сотрудникам температуру, соблюдаем масочно-перчаточный режим», — говорит менеджер ресторана Екатерина.

    Установила летнюю веранду и пиццерия «Фрателло» на Студенческой улице, 19. «У нас есть специальная линейка, которой мы измеряем расстояние между столиками, оно не должно быть меньше полутора метров», — отмечают ее сотрудники.

    С сегодняшнего дня возобновили в полном объеме свою работу и стоматологии. Так, например, в Институте стоматологии, который находится на улице Можайский Вал,11,сейчас работают все сотрудники. Ранее здесь оказывали помощь только пациентам с острой болью.

    Открылись и агентства недвижимости. Мы посетили «Инком». Сейчас в агентстве принимают клиентов по предварительной записи. На входе охранник измеряет всем температуру. Внутри помещения необходимо соблюдать масочно-перчаточный режим.

    Побывали мы и в одном из салонов красоты. Расположен он на улице Можайский Вал, 6. Напомним, что парикмахерские в Москве возобновили свою работу неделю назад. «В первые дни было очень много желающих постричься, сейчас все постепенно приходит в обычное русло. Чтобы не допускать очередей, принимаем клиентов только по предварительной записи», — рассказали нам сотрудники салона красоты.

    Постепенно город возвращается к своему привычному ритму жизни. Но не стоит забывать о санитарных нормах и правилах. Ведь во многом именно благодаря их соблюдению удалось снизить число случаев заражения коронавирусом.

    Пошаговое руководство по SQL Inner Join

    Организации генерируют и анализируют непревзойденные объемы данных каждую минуту. В этой статье мы продемонстрируем, как мы можем использовать SQL Inner Join для запроса и доступа к данным из нескольких таблиц, которые хранят эти непрерывно растущие данные в базах данных SQL.

    SQL присоединяется к

    Прежде чем мы начнем с SQL Inner Join, я хотел бы вызвать здесь SQL Join. Присоединение — это широко используемое предложение в SQL Server, по сути, для объединения и извлечения данных из двух или более таблиц. В реальной реляционной базе данных данные структурированы в виде большого количества таблиц, поэтому существует постоянная потребность в объединении этих нескольких таблиц на основе логических отношений между ними. В SQL Server существует четыре основных типа объединений — внутреннее, внешнее (левое, правое, полное), собственное и перекрестное соединение. Чтобы получить краткий обзор всех этих объединений, я бы порекомендовал пройти по этой ссылке, обзору типов соединений SQL и руководству.

    Эта статья посвящена внутреннему соединению в SQL Server, так что давайте перейдем к ней.

    Определение внутреннего соединения SQL

    Предложение Inner Join в SQL Server создает новую таблицу (не физическую) путем объединения строк, имеющих совпадающие значения в двух или более таблицах. Это соединение основано на логической связи (или общем поле) между таблицами и используется для извлечения данных, которые появляются в обеих таблицах.

    Предположим, у нас есть две таблицы, Таблица A и Таблица B, которые мы хотели бы объединить с помощью SQL Inner Join.Результатом этого соединения будет новый набор результатов, который возвращает совпадающие строки в обеих этих таблицах. В части пересечения, выделенной черным цветом ниже, показаны данные, полученные с помощью внутреннего соединения в SQL Server.

    Синтаксис внутреннего соединения SQL Server

    Ниже приведен базовый синтаксис Inner Join.

    SELECT Column_list
    FROM TABLE1
    INNER JOIN TABLE2
    ON Table1.ColName = Table2.ColName

    Синтаксис внутреннего соединения в основном сравнивает строки таблицы 1 с таблицей 2, чтобы проверить, совпадает ли что-либо, на основе условия, указанного в предложении ON.Когда условие соединения выполнено, оно возвращает совпадающие строки в обеих таблицах с выбранными столбцами в предложении SELECT.

    Предложение SQL Inner Join аналогично предложению Join и работает таким же образом, если мы не указываем тип (INNER) при использовании предложения Join. Короче говоря, Inner Join — это ключевое слово по умолчанию для Join, и оба могут использоваться взаимозаменяемо.

    Примечание. В этой статье мы будем использовать ключевое слово «внутреннее» присоединение для большей ясности.Вы можете опустить его при написании запросов, а также можете использовать только «Присоединиться».

    SQL Inner Join в действии

    Давайте попробуем понять концепцию внутреннего объединения с помощью интересной выборки данных, касающейся пиццерии и ее распределения. Сначала я собираюсь создать две таблицы — таблицу PizzaCompany, которая управляет различными филиалами пиццерий в нескольких городах, и таблицу Foods, в которой хранятся данные о распределении продуктов питания в этих компаниях. Вы можете выполнить приведенный ниже код, чтобы создать и заполнить данные в этих двух таблицах.Все эти данные являются гипотетическими, и их можно создать в любой из существующих баз данных.

    СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ [dbo]. [PizzaCompany]

    (

    [CompanyId] [int] IDENTITY (1,1) PRIMARY KEY CLUSTERED,

    [CompanyName] [varchar] (50),

    [CompanyCity] [ varchar] (30)

    )

    УСТАНОВИТЬ IDENTITY_INSERT [dbo]. [PizzaCompany] ON;

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) VALUES (1, ‘Dominos’, ‘Los Angeles’);

    ВСТАВИТЬ В [dbo].[PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) ЗНАЧЕНИЯ (2, «Pizza Hut», «Сан-Франциско»);

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) VALUES (3, ‘Papa johns’, ‘San Diego’);

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) VALUES (4, ‘Ah Pizz’, ‘Fremont’);

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) VALUES (5, ‘Nino Pizza’, ‘Las Vegas’);

    ВСТАВИТЬ В [dbo].[PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) ЗНАЧЕНИЯ (6, «Пиццерия», «Бостон»);

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [PizzaCompany] ([CompanyId], [CompanyName], [CompanyCity]) VALUES (7, ‘chuck e cheese’, ‘Chicago’);

    ВЫБРАТЬ * ОТ PizzaКомпания:

    Вот так выглядят данные в таблице PizzaCompany:

    Давайте сейчас создадим и заполним таблицу Foods. CompanyID в этой таблице — это внешний ключ, который ссылается на первичный ключ таблицы PizzaCompany, созданной выше.

    1

    2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    10

    11

    12

    13

    140002

    13

    14

    18

    СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ [dbo]. [Foods]

    (

    [ItemId] INT PRIMARY KEY CLUSTERED,

    [ItemName] Varchar (50),

    [UnitsSold] int,

    CompanyID int,

    FOREIGN KEY (CompanyID) ССЫЛКИ PizzaCompany (CompanyID)

    )

    ВСТАВИТЬ В [dbo].[Foods] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) VALUES (1, ‘Large Pizza’, 5,2)

    INSERT INTO [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) VALUES (2, ‘Garlic Knots’, 6,3)

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId ]) VALUES (3, ‘Large Pizza’, 3,3)

    INSERT INTO [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) VALUES (4, ‘Medium Pizza » ‘, 8,4)

    INSERT INTO [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) VALUES (5,’ Breadsticks ‘, 7,1)

    INSERT INTO » [dbo].[Еда] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (6, ‘Средняя пицца’, 11,1)

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ ItemName], [UnitsSold], [CompanyId]) VALUES (7, ‘Маленькая пицца’, 9,6)

    INSERT INTO [dbo]. [Foods] ([ItemId], [ItemName], [UnitsSold], [CompanyId ]) VALUES (8, ‘Маленькая пицца’, 6,7)

    ВЫБРАТЬ * ИЗ Foods

    В следующей таблице показаны данные из таблицы «Продукты питания». В этой таблице хранится такая информация, как количество проданных единиц продукта питания, а также точка доставки пиццы (CompanyId), которая ее доставляет.

    Теперь, если мы хотим увидеть предметы, а также единицы, продаваемые каждой пиццерией, мы можем объединить эти две таблицы с помощью предложения внутреннего соединения, используемого в поле CompanyId (в нашем случае это имеет отношение внешнего ключа ).

    SELECT pz.CompanyCity, pz.CompanyName, pz.CompanyId AS PizzaCompanyId, f.CompanyID AS FoodsCompanyId, f.ItemName, f.UnitsSold

    FROM PizzaCompany pz

    INNER JOIN Foods f

    ON pz.CompanyId = f.CompanyId

    Ниже приведен набор результатов указанного выше запроса SQL Inner Join. Для каждой строки в таблице PizzaCompany функция Inner Join сравнивает и находит совпадающие строки в таблице Foods и возвращает все совпадающие строки, как показано ниже. И если вы заметили, CompanyId = 5 исключается из результата запроса, так как он не соответствует в таблице Foods.

    С помощью приведенного выше набора результатов мы можем различить товары, а также количество товаров, доставленных пиццериями в разных городах. Например, Dominos доставил в Лос-Анджелес 7 хлебных палочек и 11 средних пицц.

    Внутреннее соединение SQL трех таблиц

    Давайте подробнее рассмотрим это объединение и предположим, что в штате открываются три аквапарка (похоже, летом), и эти аквапарки передают еду на аутсорсинг в пиццерии, упомянутые в таблице PizzaCompany.

    Я собираюсь быстро создать таблицу WaterPark и загрузить в нее произвольные данные, как показано ниже.

    СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ [dbo]. [WaterPark]

    (

    [WaterParkLocation] VARCHAR (50),

    [CompanyId] int,

    ИНОСТРАННЫЙ КЛЮЧ (CompanyID) ССЫЛКИ PizzaSCompany (CompanyID)

    IN [dbo]. [WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Улица 14’, 1)

    ВСТАВИТЬ В [dbo].[WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Boulevard 2’, 2)

    ВСТАВИТЬ [dbo]. [WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Rogers 54’, 4)

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Street 14’, 3)

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Rogers 54’, 5)

    ВСТАВИТЬ В [dbo]. [WaterPark] ([WaterParkLocation], [CompanyId]) ЗНАЧЕНИЯ (‘Boulevard 2’, 5)

    ВЫБРАТЬ * ИЗ WaterPark

    И ниже вывод этой таблицы.

    Как говорится, картина стоит тысячи слов. Давайте быстро посмотрим на схему базы данных этих трех таблиц с их взаимосвязями, чтобы лучше понять их.

    Теперь мы собираемся включить эту третью таблицу в предложение SQL Inner Join, чтобы увидеть, как это повлияет на набор результатов. Согласно данным в таблице «Аквапарк», три аквапарка передают еду на аутсорсинг всем пиццериям, кроме пиццерии (Id = 6) и Chuck e Cheese (Id = 7).Выполните приведенный ниже код, чтобы увидеть всю раздачу еды в аквапарках возле точек Pizza.

    SELECT pz.CompanyId, pz.CompanyCity, pz.CompanyName, f.ItemName, f.UnitsSold,

    w.WaterParkLocation

    ОТ PizzaCompany pz

    INNER JOIN Foodpanys f ON pz.CompanyId =

    ПРИСОЕДИНЯЙТЕСЬ к аквапарку с w.CompanyId = pz.CompanyId

    ЗАКАЗАТЬ pz.CompanyId

    На основе CompanyId SQL Inner Join сопоставляет строки в обеих таблицах, PizzaCompany (Таблица 1) и Foods (Таблица 2), а затем ищет совпадение в WaterPark (Таблица 3), чтобы вернуть строки.Как показано ниже, с добавлением внутреннего соединения в WaterPark, CompanyId (6,7 (кроме 5)) также исключается из окончательного набора результатов, поскольку условие w.CompanyId = pz.CompanyId не выполняется для идентификаторов (6, 7). Вот как внутреннее соединение SQL помогает возвращать определенные строки данных из нескольких таблиц.

    Давайте углубимся в SQL Inner Join еще с несколькими предложениями T-SQL.

    Использование WHERE с внутренним соединением

    Мы можем фильтровать записи на основе указанного условия, когда внутреннее соединение SQL используется с предложением WHERE.Предположим, мы хотели бы получить строки, в которых проданных единиц было больше 6.

    В следующем запросе предложение WHERE добавляется для извлечения результатов со значением более 6 для проданных единиц.

    SELECT pz.CompanyId, pz.CompanyCity, pz.CompanyName, f.ItemName, f.UnitsSold

    FROM PizzaCompany pz

    INNER JOIN Foods f ON pz.CompanyId = f.CompanyId

    WHERE f.U

    ЗАКАЗАТЬ pz.КомпанияCity

    Выполните приведенный выше код в SSMS, чтобы увидеть результат ниже. Этот запрос возвращает четыре таких записи.

    Использование Group By с внутренним соединением

    SQL Inner Join позволяет нам использовать предложение Group by вместе с агрегатными функциями для группировки набора результатов по одному или нескольким столбцам. Группировка по обычно работает с внутренним объединением по окончательному результату, возвращаемому после объединения двух или более таблиц. Если вы не знакомы с предложением Group by в SQL, я бы посоветовал пройти через это, чтобы быстро понять эту концепцию.Ниже приведен код, в котором используется предложение Group By с внутренним соединением.

    SELECT pz.CompanyCity, pz.CompanyName, SUM (f.UnitsSold) AS TotalQuantitySold

    FROM PizzaCompany pz

    INNER JOIN Foods f ON pz.CompanyId = f.CompanyId

    GROUP BY pz.CompanyCity

    ЗАКАЗАТЬ pz.CompanyCity

    Здесь мы собираемся получить общее количество товаров, проданных каждой пиццерией, присутствующей в городе.Как видно ниже, агрегированный результат в столбце «totalquantitysold» равен 18 (7 + 11) и 9 (6 + 3) для Лос-Анджелеса и Сан-Диего соответственно.

    Краткое описание Equi и Theta Join

    Прежде чем мы закончим эту статью, давайте быстро рассмотрим термины, которые разработчик SQL может время от времени слышать — Equi и Theta Join.

    Equi Join

    Как следует из названия, equi join содержит оператор равенства ‘=’ либо в предложении Join, либо в условии WHERE.SQL Inner, Left, Right — все равнозначные соединения, когда оператор «=» используется в качестве оператора сравнения. Обычно, когда упоминается внутреннее соединение SQL, оно рассматривается как внутреннее равное соединение, только в необычной ситуации оператор равенства не используется.

    Чтобы упростить задачу, я собираюсь обратиться к образцу базы данных AdventureWorksDW2017 и запустить запрос к существующим таблицам, чтобы продемонстрировать, как выглядит равное соединение.

    ВЫБРАТЬ e.EmployeeKey, e.FirstName, e.Title, e.HireDate,

    fs.SalesAmountQuota ОТ DimEmployee e

    INNER JOIN FactSalesQuota fs

    ON e.EmployeeKey = fs.EmployeeKey

    Theta Join (Неравномерное соединение)

    Неравномерное соединение в основном противоположно равнозначному соединению и используется, когда мы присоединяемся по условию, отличному от оператора «=». На практике этот тип используется редко. Ниже приведен пример, в котором используется тета-соединение с оператором неравенства (<) для оценки прибыли путем оценки себестоимости и продажных цен в двух таблицах.

    ВЫБРАТЬ * ИЗ Таблица1 T1, Таблица2 T2 ГДЕ T1.ProductCost

    Заключение

    Я надеюсь, что эта статья о «Внутреннем соединении SQL» обеспечивает понятный подход к одному из важных и часто используемых предложений — «Внутреннее соединение» в SQL Server для объединения нескольких таблиц. Если у вас есть какие-либо вопросы, не стесняйтесь задавать их в разделе комментариев ниже.

    Чтобы продолжить изучение SQL-соединений, вы можете обратиться к сообщениям ниже:

    Гаури является специалистом по SQL Server и имеет более 6 лет опыта работы с международными международными консалтинговыми и технологическими организациями. Она очень увлечена работой над такими темами SQL Server, как База данных SQL Azure, Службы отчетов SQL Server, R, Python, Power BI, ядро ​​базы данных и т. Д. Она имеет многолетний опыт работы с технической документацией и увлекается разработкой технологий.

    Она имеет большой опыт в разработке решений для данных и аналитики, а также в обеспечении их стабильности, надежности и производительности. Она также сертифицирована по SQL Server и прошла такие сертификаты, как 70-463: Внедрение хранилищ данных с Microsoft SQL Server.

    Посмотреть все сообщения от Gauri Mahajan

    Последние сообщения от Gauri Mahajan (посмотреть все)

    Access SQL: пункт WHERE

    Это одна из серии статей о Access SQL. В этой статье описывается, как написать предложение WHERE, и используются примеры для иллюстрации различных методов, которые можно использовать в предложении WHERE.

    В операторе SQL предложение WHERE определяет критерии, которым должны соответствовать значения полей для записей, содержащих значения, которые должны быть включены в результаты запроса.

    Обзор Access SQL см. В статье Access SQL: основные понятия, словарь и синтаксис.

    В этой статье

    Ограничить результаты с помощью критериев

    Если вы хотите использовать данные для ограничения количества записей, возвращаемых в запросе, вы можете использовать критерии.Критерий запроса аналогичен формуле — это строка, которая может состоять из ссылок на поля, операторов и констант. Критерии запроса — это тип выражения.

    В следующей таблице показаны некоторые примеры критериев и объясняется, как они работают.

    Критерии

    Описание

    > 25 и <50

    Этот критерий применяется к числовому полю, например Price или UnitsInStock.Он включает только те записи, в которых поле Price или UnitsInStock содержит значение больше 25 и меньше 50.

    DateDiff («yyyy», [BirthDate], Date ())> 30

    Этот критерий применяется к полю даты / времени, например, BirthDate. В результат запроса включаются только записи, у которых количество лет между датой рождения человека и сегодняшней датой больше 30.

    пусто

    Этот критерий может применяться к любому типу поля для отображения записей, в которых значение поля равно нулю.

    Как показано в предыдущей таблице, критерии могут сильно отличаться друг от друга в зависимости от типа данных поля, к которому они применяются, и ваших конкретных требований.Некоторые критерии просты и используют базовые операторы и константы. Другие сложны и используют функции и специальные операторы, а также включают ссылки на поля.

    Синтаксис предложения WHERE

    Вы используете критерии запроса в предложении WHERE оператора SELECT.

    Предложение WHERE имеет следующий базовый синтаксис:

    ГДЕ поле = критерий

    Например, предположим, что вам нужен номер телефона покупателя, но вы помните только, что его фамилия — Бублик.Вместо того, чтобы просматривать все телефонные номера в базе данных, вы можете использовать предложение WHERE, чтобы ограничить результаты и упростить поиск нужного номера телефона. Предполагая, что фамилии хранятся в поле с именем LastName, ваше предложение WHERE выглядит следующим образом:

    ГДЕ [LastName] = ‘Бублик’

    Примечание: Критерии в предложении WHERE необязательно основывать на эквивалентности значений.Вы можете использовать другие операторы сравнения, например больше (>) или меньше (<). Например, ГДЕ [Цена]> 100 .

    Используйте предложение WHERE для объединения источников данных

    Иногда может потребоваться объединить источники данных на основе полей, которые имеют совпадающие данные, но имеют разные типы данных. Например, поле в одной таблице может иметь тип данных Number, и вы хотите сравнить это поле с полем в другой таблице, имеющим тип данных Text.

    Вы не можете создать соединение между полями с разными типами данных. Чтобы объединить данные из двух источников данных на основе значений в полях с разными типами данных, вы создаете предложение WHERE, которое использует одно поле в качестве критерия для другого поля, используя ключевое слово LIKE.

    Например, предположим, что вы хотите использовать данные из table1 и table2, но только когда данные в field1 (текстовое поле в table1) совпадают с данными в field2 (числовое поле в table2).Предложение WHERE будет выглядеть следующим образом:

    ГДЕ field1 LIKE field2

    Дополнительные сведения о создании критериев для использования в предложении WHERE см. В статье Примеры критериев запроса.

    Верх страницы

    определение чего в The Free Dictionary

    И если худшее дойдет до худшего, всегда найдется история о моей Первой любви, которой можно заполнить время.В сегодняшнем цирке меланхолический призрак придворного дурака вызывает уныние более скромных зрителей теми же шутками, которыми при жизни он мрачил мраморный зал, мучил патрицианское чувство юмора и стучал по резервуару с королевскими слезами. посмотрел, чтобы убедиться, что стол накрыт должным образом, и взял большой нож, которым собирался резать цыплят, и заточил его на ступеньках. Люди, которыми вы сажаете, должны быть садовниками, пахарями, разнорабочими, кузнецами, плотниками, столяры, рыбаки, охотники и несколько аптекарей, хирургов, поваров и пекарей.«По крайней мере, — сказал он себе, — у меня будет головня радости, с помощью которой можно согреться, и я смогу полакомиться крошками трех великих гербов королевского сахара, которые были воздвигнуты на общественном буфете. Он всегда верит в то, в чем он больше всего верит, — в СЕБЯ! Поэтому в надежде покрыть часть расходов, которые он должен был совершить, он купил шлюп, загрузил его различными видами товаров, которыми Тонкин обычно торгует с соседними островами, и, поставив на борт четырнадцать человек, из которых трое были сельскими жителями, он назначил меня капитаном шлюпа и дал мне право судоходства, пока он вел свои дела в Тонкине.И не их украшения, как те, что используются сегодня, оттененные тирским пурпуром и шелком, бесчисленным образом истерзанным модой, но плетеные листья зеленого дока и плющ, которыми они были так же смело и красиво украшены, как наши придворные дамы со всеми остальными. редкие и надуманные уловки, которым их научило праздное любопытство. Северо-восточный ветер был резким и резким; у них не было ничего, что могло бы развести огонь, кроме скудных наростов шалфея или полыни, и они охотно закутывались в свои одеяла и забились в свои «гнезда» в ранний час.Где, о, где были все милостивые и изящные речи, которыми она в своем воображении имела обыкновение отпускать отвергнутых женихов? Ибо я чувствую это, я чувствую это — бесконечная любовь тоже страдает — да, в полноте знания он страдает, он тоскует, он скорбит; и это слепой корыстолюбец, который хочет освободиться от печали, в которой все творение стонет и мучается. Однажды пришел нищий монах, хромая в коричневой одежде, и самым печальным голосом умолял дать ему хоть одну крупу на покупку. хлеб, чтобы спастись от неминуемой смерти.

    Группировать по, имеющим и где предложения в SQL

    Введение

    В этом блоге мы обсудим, как работать с предложениями GROUP BY, WHERE и HAVING в SQL, и просто объясним эту концепцию на примере. Я надеюсь, что это будет очень полезно для новичков и среднего уровня, чтобы помочь им понять основную концепцию.

    Группировать по пункту

    Предложение Group by часто используется для упорядочивания идентичных повторяющихся данных в группы с помощью оператора select для группировки набора результатов по одному или нескольким столбцам.Это предложение работает с выбранным конкретным списком элементов, и мы можем использовать предложения HAVING и ORDER BY. Предложение Group by всегда работает с агрегатными функциями, такими как MAX, MIN, SUM, AVG, COUNT.

    Давайте обсудим по группам на примере. У нас есть таблица «Производство автомобилей», есть несколько моделей с ценой и некоторые повторяющиеся данные. Мы хотим отнести эти данные к другой группе с соответствующей общей ценой.

    Пример

    1. Создать таблицу VehicleProduction
    2. (
    3. Id int Идентификатор первичного ключа,
    4. Модель varchar (50),
    5. Цена в деньгах
    6. )
    7. Вставить в значения VehicleProduction (‘L551’, 850000), (‘L551’, 850000), (‘L551’, 850000), (‘L551’, 750000),
    8. (‘L538’, 650000), (‘L538’, 650000), (‘L538’, 550000), (‘L530’, 450000), (‘L530’, 350000), (‘L545’, 250000)
    9. Выбрать * из VehicleProduction
    MAX () — функция возвращает максимальное значение числового столбца указанного критерия.

    Пример
    1. Выберите max (Price) как «MaximumCostOfModel» из VehicleProduction

    Выход

    MIN () — функция возвращает минимум числового столбца указанного критерия.

    Пример
    1. Выберите минимальную цену (цену) как «MinimumCostOfModel» из VehicleProduction

    СУММ () — функция возвращает общую сумму числового столбца по заданным критериям.

    Пример
    1. Выберите SUM (Price) как SumCostOfAllModel из VehicleProduction

    Выход

    AVG () — функция возвращает среднее значение числового столбца по заданным критериям.

    Пример
    1. Выберите AVG (Price) как «AverageCostOfModel» из VehicleProduction
    COUNT () — функция возвращает количество строк, соответствующих заданным критериям.

    Пример
    1. Выберите Count (Price) As ‘TotalVehicleModels’ из VehicleProduction

    Особая статья

    Предложение отличное используется для фильтрации уникальных записей из повторяющихся записей, удовлетворяющих критериям запроса.

    Пример
    1. Select Distinct (модель), цена от автомобиля

    Выход

    Предложение Group by часто используется для объединения идентичных повторяющихся данных в группы с помощью оператора select.Это предложение работает с выбранным конкретным списком элементов, для этого мы можем использовать предложения HAVING и ORDER BY.

    Синтаксис
    1. ВЫБРАТЬ Столбец1, Столбец2
    2. ИЗ TableName
    3. GROUP BY Column1, Column2
    Пример
    1. Выбрать * из производства автомобилей
    2. Выбор модели, цена с автомобиля Производство
    3. Группировать по Модель, Цена
    Давайте посмотрим на пример GROUP BY с агрегатными функциями.

    GROUP BY с агрегатными функциями

    Пример
    1. Выберите модель, цену, количество (*) как QtyOfModel, Sum (Price) как TotPriceOfModel из VehicleProduction
    2. Группировать по Модель, Цена
    Выход

    Где пункт

    Предложение Where работает с предложением select, но не работает с условием функции group by или агрегирования.

    Пример 1

    1. Выбор модели, цена с автомобиля Производство
    2. , где Модель! = ‘L530’
    3. Группировать по Модель, Цена

      Выход

      Пример 2

      Мы не можем использовать предложение where после группы по пункту

      1. Выбор модели, цена с автомобиля Производство
      2. Группировать по Моделям, Цена
      3. , где Модель! = ‘L530’

      Имеющий пункт

      Предложение Have работает с предложением group by, но, в частности, работает с условием агрегированной функции.

      Пример

      1. Выбор модели, цена с автомобиля Производство
      2. Группировка по моделям, Цена
      3. Сумма (Цена)> 600000.00

      ORDER BY пункт

      Предложение

      Order By показывает записи в порядке возрастания или убывания конкретного условия.

      Пример
      1. Выбор модели, цена с автомобиля Производство
      2. Группировка по моделям, Цена
      3. Сумма (Цена)> 400000.00
      4. заказать по цене по убыванию

      Выход

      Сводка

      Я надеюсь, что вы понимаете концепцию, разместите свои отзывы, вопросы или комментарии об этом блоге и не стесняйтесь сообщать мне о необходимых изменениях в этой статье для улучшения качества контента.

      Python NumPy Где с примерами

      В этом руководстве по Python NumPy мы обсудим Python NumPy, где , а также рассмотрим следующие примеры:

      • Python NumPy, где несколько условий
      • Python NumPy, где примеры
      • Python NumPy, где индекс
      • Python NumPy, где фрейм данных
      • Python NumPy, где nan
      • Python NumPy, где возвращают индекс
      • ,
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy где в списке

      Python NumPy, где

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy, где .
      • Модуль Python NumPy предоставляет функцию преобразования массива NumPy в другой массив NumPy.
      • На основе состояния массива NumPy и значений двух разных последовательностей.
      • Это условное выражение, которое возвращает массив логических значений NumPy. В двух других аргументах — X и Y, это необязательные параметры. Это может быть структура, подобная массиву.
      • Если X и Y оба переданы в NumPy, где , тогда он возвращает элемент, выбранный из X и Y на основе условия исходного массива.
      • Итак, если переданы параметры X и Y, он возвращает новый массив NumPy, выбирая элементы X и Y на основе результата применения условия к исходному массиву NumPy.
      • Если аргументы X и Y не переданы, то передается только аргумент условия, тогда он возвращает индексы элементов, которые являются истинными в логическом массиве NumPy, возвращаемом условием.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис Python numpy где:

        число.куда
                 (
                  состояние
                  [
                  Икс,
                  у
                  ]
                  )  
      • Он состоит из трех аргументов.
        • Условие: array_like, boolean
        • x, y : значения, из которых можно выбирать. x, y и условие должны иметь некоторую форму.
        • out: ndarray (Массив с элементами из x, где условие истинно, и элементами из y в другом месте.

      Пример:

      • Предположим, у нас есть массив numpy и два объекта-списка.
      • Теперь мы хотим преобразовать этот массив numpy в другой массив того же размера, где он будет содержать значение из данного списка.
      • Если значение в массиве больше 5, оно должно быть заменено на высокое, а если оно меньше 5 или равно 5, то оно должно быть заменено на низкое.

      Давайте рассмотрим пример, чтобы проверить, как использовать функцию where в numpy.

        импортировать numpy как np
      
      arr = np.array ([4,5,6,7])
      x = [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
      y = [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
      new_arr = np.где (arr> 5, x, y)
      print (new_arr)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy где

      Чтение: Python NumPy Random

      Python NumPy, где несколько условий

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy, где несколько условий s.
      • Использование метода numpy.where () в массиве NumPy с несколькими условиями возвращает индексы массива, для которого выполняется каждое условие.
      • В этом методе мы используем логические операторы для использования numpy.где () с несколькими условиями
      • Для определения условия использовалось логическое И. Первая функция where () была применена к одномерному массиву, который вернет массив индексов входного массива, где условие вернет истину.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис Python numpy , где

        numpy.where
                 (
                  состояние
                  [
                  Икс,
                  у
                  ]
                  )  

      Пример:

      Предположим, у нас есть массив numpy.Теперь давайте посмотрим, как передать несколько условий в , где функция . Теперь есть несколько важных моментов, чтобы запомнить размер списка, который мы передаем вторым, а третий аргумент всегда должен быть равен размеру массива numpy.

        импортировать numpy как np
      
      arr = np.array ([10,14,17,18])
      x = [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
      y = [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
      new_arr = np. где ((arr> 10) & (arr> 14), x, y)
      print (new_arr)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy, где несколько условий

      Здесь мы видели пример NumPy, где несколько условий в Python .

      Чтение: проверьте, пуст ли массив NumPy в Python

      Python numpy, где примеры

      • В этом разделе мы узнаем о примерах Python NumPy where ().
      • В этом методе мы рассмотрим различные способы использования функции NumPy для различных случаев использования.
      • Сначала возьмем пример замены элементов функцией numpy.where () . мы будем использовать 2d случайный массив и выводить только положительные элементы.
      • Во втором примере используется numpy.где () только с одним условием.
      • Третий пример — широковещательная передача с помощью numpy.where (). Если мы предоставим все массивы условий x и y, NumPy передаст их вместе.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис Python numpy , где

        numpy.where
                 (
                  состояние
                  [
                  Икс,
                  у
                  ]
                  )  

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      а = нп.массив ([1,2,5,6,7])
      b = np. где (a> 0, a, 0)
      печать (б)
       
      a = np.array ([2,6,7,8])
      b = np.where (a> 0) # только одно условие
      печать (б)
      
      a = np.array ([2,5,7,8,9])
      b = np.array ([4,5,6,8,9])
      c = np.where (a <5, a, b * 10) # трансляция с numpy
      принт (с)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy где примеры

      Чтение: нули Python NumPy + примеры

      Python NumPy, где индекс

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy where () index .
      • В этом методе мы обсудим, как найти индекс значения в массиве NumPy с помощью numpy.where ().
      • Индексирование массива относится к любому использованию квадратных скобок для индексации значений массива.
      • Во-первых, мы должны создать массив numpy, выполнить поиск элементов и получить индекс элемента со значением 4.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис Python numpy , где

        numpy.where
                 (
                  состояние
                  [
                  Икс,
                  у
                  ]
                  )  

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      arr = np.массив ([4,5,6,7,8,9,4])
      res = np.where (arr == 4)
      печать (разрешение)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy, где индекс

      Чтение: Python NumPy Sum + Примеры

      Python numpy, где фрейм данных

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy where () dataframe .
      • Во-первых, мы должны создать фрейм данных со случайными числами 0 и 100.
      • Для каждого элемента в вызывающем фрейме данных, если условие истинно, используется элемент, в противном случае используется соответствующий элемент из другого фрейма данных.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис, где dataframe

        Dataframe.where
                     (
                      конд
                      другое = нан.
                      ось = Нет,
                      level = None,
                      try_cast = ложь
                     )  
      • Состоит из нескольких параметров.
        • Условие: Если cond равно True, сохранить исходное значение. Где False, заменить на соответствующее значение из другого.Если cond вызывается, он вычисляется в Series / DataFrame и должен возвращать логическое значение Series / DataFrame или массив.
        • Другое: Масштабатор, Series / Dataframe или ограничитель.
        • Ось: Выравнивание оси при необходимости.
        • уровень: уровень выравнивания при необходимости.

      Пример:

        импортировать панд как pd
      импортировать numpy как np
      
      df = pd.DataFrame (np.arange (8) .reshape (-1, 2), columns = ['C', 'D'])
      п = df% 2 == 0
      к = df.где (n, -df)
      печать (к)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy, где фрейм данных

      Чтение: Python NumPy arange

      Python NumPy, где nan

      • В этом разделе мы узнаем о Python numpy , где () nan.
      • В этом методе мы объединим обе функции np.isnan и np.where () для замены значения nan.
      • Nan, обозначающее не число, является числовым значением типа данных.
      • Вы можете использовать np. где сопоставить логическое условие, соответствующее значениям nan в массиве, и сопоставить каждый результат для создания списка кортежей.

      Пример:

        импортировать numpy как np
      x = np.array ([[1,2,3,4],
                    [2,3, н.п.нан, 5],
                    [np.nan, 5,2,3]])
      np.argwhere (np.isnan (x))
      y = список (карта (кортеж, np.where (np.isnan (x))))
      печать (у)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy, где нан

      Python numpy, где индекс возврата

      • В этом разделе мы узнаем о Python numpy where () return index .
      • В этом методе мы обсудим, как вернуть индекс значения в массиве NumPy с помощью numpy. куда().
      • Сначала мы должны создать массив NumPy, выполнить поиск элементов и получить индекс элемента со значением 7.
      • Результатом является кортеж массивов (по одному для каждой оси), содержащий индексы, в которых существует значение 7. в массиве обр.

      Синтаксис:

      Вот синтаксис Python numpy , где

        число.куда
                 (
                  состояние
                  [
                  Икс,
                  у
                  ]
                  )  

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      arr = np.array ([4,5,6,7,8,9,4])
      res = np.where (arr == 7)
      печать (разрешение)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy, где индекс возврата

      Чтение: добавление Python NumPy + 9 примеров

      Python numpy где или

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy where () OR .
      • Оператор логического ИЛИ вычисляет истинное значение arr1 или arr2 поэлементно.
      • Он вернет логический результат операции логического ИЛИ, примененной к элементам arr1 и arr2.

      Синтаксис:

        numpy.logical_or
                     (
                      arr1,
                      arr2,
                      out = Нет,
                      где = True,
                      casting = 'same_kind',
                      dtype = Нет
                     )  

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      х = нп.массив ([1,2,3,4,5])
      y = np.logical_or (x <1, x> 3)
      печать (у)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy где или

      Python numpy где и

      • В этом разделе мы узнаем о Python numpy where () и .
      • В этом методе мы используем логические операторы для использования numpy.where () с несколькими условиями
      • Для определения условия использовалось логическое И. Первая функция where () была применена к одномерному массиву, который вернет массив индексов входного массива, где условие вернет истину.

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      arr = np.array ([10,14,17,18])
      x = [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
      y = [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
      new_arr = np. где ((arr> 10) & (arr> 14), x, y)
      print (new_arr)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy где и

      Чтение: Python NumPy, где

      Python numpy где в списке

      • В этом разделе мы узнаем о Python NumPy where () в списке .
      • Сначала мы создаем список и используем функцию numpy.where () .
      • В этом примере будут созданы список Python и массив Numpy. Размер каждого элемента, а затем полный размер обоих контейнеров будет вычислен, и будет выполнено сравнение

      Пример:

        импортировать numpy как np
      
      a = np.array ([1,2,5,6,7])
      b = np. где (a> 0, a, 0)
      печать (б)  

      Вот скриншот следующего кода

      Python numpy где в списке

      Вам могут понравиться следующие уроки Python:

      В этом руководстве по Python мы обсудили Python NumPy, где , а также рассмотрим следующие примеры:

      • Python NumPy, где несколько условий
      • Python NumPy, где примеры
      • Python NumPy, где индекс
      • Python NumPy, где фрейм данных
      • Python NumPy, где nan
      • Python NumPy, где возвращают индекс
      • ,
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy, где или
      • Python NumPy где в списке

      Где мы находимся с лекарственными препаратами от covid-19?

      1. Крис Баранюк
      1. Белфаст, Великобритания
      1. chrisbaraniuk {at} gmail.com

      Спустя год с начала пандемии только несколько жизненно важных лекарств появились в качестве одобренных препаратов для лечения коронавируса. Крис Баранюк рассматривает текущие основные испытания

      Где проходят основные испытания методов лечения коронавируса?

      Десятки крупных испытаний и сотни более мелких исследований изучают потенциальные методы лечения COVID-19 по всему миру. Самым крупным из них является испытание Recovery, которое началось в марте 2020 года и проложило путь для Великобритании, чтобы стать лидером в испытаниях лечения covid-19, проводя их больше, чем где-либо в мире.

      Тем не менее, эксперты предупреждают о сохраняющейся потребности в финансировании и поддержке продолжающихся надежных исследований по лечению на фоне более пристального внимания к вакцинам, наряду с озабоченностью по поводу флагманского исследования Всемирной организации здравоохранения «Солидарность», которое завершило первоначальную оценку четырех препаратов, но еще не добавить или начать любые другие с момента последнего сообщения о нем в октябре 2020 года.1

      Некоторые испытания лечения covid-19 продолжаются

      Какие существуют типы лечения?

      Covid-19 - вирусное заболевание.Поэтому исследователи искали лекарства, такие как противовирусные препараты, которые нацелены на вирусы, чтобы ослабить SARS-CoV-2 или заблокировать его активность в организме человека.

      Медики также пытались найти способы лечения заболевания, вызванного вирусом, и гиперактивного иммунного ответа, который обычно проявляется в самых тяжелых случаях. Именно эта более поздняя стадия заболевания может вызвать ряд осложнений, таких как органная недостаточность или сепсис, что может привести к смерти. С этой целью в ходе испытаний оценивалась эффективность противовоспалительных лекарств для остановки иммунного ответа и лечения других проблем, таких как свертывание крови.

      Другой подход включает использование лекарств, таких как лечение антителами, чтобы предотвратить заражение COVID-19.

      В целом, многие лекарства, которые в настоящее время исследуются на предмет использования при covid-19, не являются индивидуальными, а представляют собой перепрофилированные существующие препараты, которые ранее использовались для лечения других состояний.

      Тот факт, что несколько методов лечения появились в течение нескольких месяцев, остается примечательным, - говорит Пол Глаззиу, профессор доказательной медицины в Университете Бонда в Австралии.«Мы никогда, никогда раньше в условиях пандемии или, я думаю, даже во время крупной эпидемии, не могли получить результаты испытаний, которые могли бы повлиять на практику», - говорит он.

      Какие методы лечения работают?

      В основном два типа, оба из которых являются иммуномодуляторами, которые лечат пациентов, уже госпитализированных. Эти препараты от covid-19 не используются по прямому назначению и в экстренных случаях.

      Кортикостероиды, в основном дешевый и легкодоступный дексаметазон, стали, пожалуй, наиболее важным вмешательством на сегодняшний день для лечения тяжелых симптомов COVID-19 путем уменьшения воспаления.«Люди получают стероиды, как только они попадают в отделение неотложной помощи, и большая разница в том, что мы надеемся, что мы их вообще не увидим [в отделении интенсивной терапии]», - говорит Мэтт Морган, врач интенсивной терапии. в Университетской больнице Уэльса и обозреватель журнала BMJ . По оценкам NHS England, миллион жизней во всем мире был спасен от COVID-19 только благодаря дексаметазону.2

      В исследовании с участием почти 6500 пациентов, включенных в программу Recovery в Великобритании, было обнаружено, что дексаметазон снижает смертность среди пациентов, находящихся на ИВЛ, на треть. и смерть пациентов, получавших кислород, на одну пятую.3 Эти результаты были подтверждены дополнительным обзором семи испытаний, проведенным Рабочей группой ВОЗ по быстрой оценке данных для лечения Covid-19 (React), которая добавила, что другой кортикостероид, гидрокортизон, был так же эффективен, как дексаметазон, и может использоваться в качестве альтернативы. .4 NHS рекомендует использовать стероиды только для пациентов с тяжелым и критическим заболеванием5.

      Моноклональные антитела достигли определенного успеха в оказании помощи иммунному ответу организма на борьбу с вирусом. Тоцилизумаб - одно из таких средств лечения, традиционно применяемых для лечения ревматоидного артрита, хотя оно дорого по сравнению с такими лекарствами, как дексаметазон.В Великобритании NHS рекомендует использовать тоцилизумаб в сочетании с дексаметазоном или аналогичным препаратом для стационарных пациентов.6 Предварительные данные от Recovery показали, что тоцилизумаб может спасти одну дополнительную жизнь на каждые 25 пациентов, получавших препарат.7 Еще одно моноклональное антитело, сарилумаб, было обнаружено. В международном исследовании Remap-Cap было обнаружено улучшение исходов, включая выживаемость и опору на орган. 8

      Исследование Principle показало некоторые многообещающие признаки в отношении ингаляционного препарата будесонид, который обычно используется для лечения астмы и ХОБЛ.Промежуточные данные предварительного исследования, которое еще предстоит рецензировать, показали, что использование будесонида дома в течение двух недель сокращает среднее время восстановления в среднем на три дня.9

      Какие методы лечения не работают?

      Гидроксихлорохин - это противомалярийный препарат, который бывший президент США Дональд Трамп когда-то рекламировал как эффективное лечение, но, несмотря на шумиху, крупные испытания не нашли доказательств его эффективности против covid-19. Гидроксихлорохин «практически не снижает смертность госпитализированных пациентов с COVID-19 по сравнению со стандартным лечением», - говорится в заключении исследования ВОЗ «Солидарность».

      Ремдесивир, противовирусный препарат, который был первым препаратом для лечения COVID-19, одобренным в Европейском Союзе и США, также был первым препаратом, применяемым в Великобритании вне клинических испытаний. К сожалению, оказалось, что это мало или совсем не повлияло на выживаемость среди стационарных пациентов, заключили исследователи Солидарности в конце 2020 года.10

      Колхицин, противовоспалительное средство, часто используемое для лечения подагры, до сих пор также давал неутешительные результаты. В марте 2021 года британское исследование Recovery сообщило, что не обнаружило никаких убедительных доказательств эффективности колхицина, хотя другие, более мелкие исследования продолжаются.11 Глазиу говорит: «Конечно, если бы я был спонсором, финансирующим новые испытания, я бы не стал беспокоиться об этом, но я всегда готов удивиться».

      Врачи и пациенты во всем мире в настоящее время обсуждают потенциальную ценность многих других лекарств и вариантов лечения, но доказательства для большинства из них остаются недостаточными и часто анекдотичными, поэтому многие из них не прошли до крупных национальных или международных исследований лечения.12

      Что пробелы в лечении остаются?

      Не рекомендуются никакие лекарства для профилактики инфекции и госпитализации, поскольку ни один из них еще не продемонстрировал способность предотвращать инфекцию covid-19 в крупномасштабных клинических испытаниях.Дункан Ричардс, профессор клинической терапии Оксфордского университета, говорит, что это важный пробел, который необходимо преодолеть, «поскольку мы думаем о предстоящей зиме, когда, несмотря на вакцинацию, мы ожидаем, что будет значительное количество пациентов».

      В целом, возможности исследователей ограничены с точки зрения существующих лекарств для проверки эффективности против болезни, отмечает Сайе Ху, профессор кафедры фармакологии Ливерпульского университета. «У нас умеренный ассортимент лекарств - в настоящий момент мы не плаваем в большом количестве новых кандидатов и во множестве новых классов наркотиков», - говорит он.

      Противовирусные препараты, которые можно было бы давать стационарным пациентам, которые еще не достигли критической стадии болезни, возможно, могли бы иметь профилактическую функцию. Это было одной из причин ажиотажа по поводу ремдесивира, но, к сожалению, по словам Ричардса, «у нас все еще нет достойного противовирусного препарата».

      Это может измениться, если недавно созданная правительством Великобритании рабочая группа по противовирусным препаратам увенчается успехом.13 Эта амбициозная инициатива будет поддерживать включение противовирусных препаратов в клинические испытания covid-19 и направлена ​​на определение двух или более эффективных методов лечения к осени.

      Кроме того, есть проблемы, которые могут возникнуть у пациентов с COVID-19 в больнице. Морган говорит, что у пациентов с тяжелым заболеванием часто образуются тромбы, которые могут быть опасными для жизни. «Предотвратить образование этих сгустков было бы очень ценно», - говорит он. Такие пациенты часто получают антикоагулянты, чтобы избежать образования тромбов, но, поскольку причиной может быть воспаление, врачи часто не уверены, насколько полезны эти препараты.

      Long covid

      И еще есть «длинный» covid.Это может принимать разные формы, но может включать усталость, головные боли, проблемы с дыханием, потерю памяти или когнитивные нарушения. По словам Моргана, некоторые пациенты проходят физиотерапию или психиатрическую терапию после выхода из интенсивной терапии, но есть несколько фармацевтических вариантов.

      Например, у некоторых пациентов, выздоравливающих от covid-19, остается фиброз легких, рубцевание их легочной ткани. Ричардс отмечает, что лекарственные препараты, которые существуют для этого состояния, не очень эффективны и имеют сложные профили безопасности.

      В идеале, говорит он, врачи могли бы точно предсказать, какие пациенты имеют наибольший риск развития фиброза, чтобы лекарства, предназначенные для борьбы с этим, можно было разумно применять до того, как разовьются серьезные симптомы.

      Сноски

      • Конкурирующие интересы: Я прочитал и понял политику BMJ в отношении декларирования интересов, и у меня нет соответствующих интересов, которые я мог бы декларировать.

      • Провенанс и экспертная оценка: Введен в эксплуатацию; внешняя экспертная оценка.

      Эта статья предоставляется бесплатно для использования в соответствии с условиями веб-сайта BMJ на время пандемии covid-19 или до тех пор, пока BMJ не определит иное. Вы можете использовать, скачать и распечатать статью в любых законных некоммерческих целях (включая анализ текста и данных) при условии сохранения всех уведомлений об авторских правах и торговых марок.

      https://bmj.com/coronavirus/usage

      Источники

      1. 950IN
      2. .Ингаляция будесонида при COVID-19 у людей с повышенным риском неблагоприятных исходов в сообществе: промежуточный анализ исследования PRINCIPLE. medRxiv 2021.04.10.21254672 [препринт]. DOI: 10.1101 / 2021.04.10.21254672.

      numpy.where () - Объяснено с примерами - thisPointer

      В этой статье мы обсудим, как np.where () работает в Python, с помощью различных примеров, таких как,

      • Использование numpy.где () с одним условием
      • Использование numpy.where () с несколькими условиями
      • Используйте np.where () для выбора индексов элементов, удовлетворяющих нескольким условиям
      • Использование numpy.where () без выражения условия

      Модуль

      Python Numpy предоставляет функцию для выбора элементов двух разных последовательностей на основе условий в другом массиве Numpy, то есть

      Синтаксис np.where ()

       numpy.where (условие [, x, y]) 

      Аргумент:

      • условие: условное выражение, которое возвращает массив Numpy с логическим значением
      • x, y: массивы (необязательно i.е. либо оба пройдены, либо не пройдены)
        • Если x и y передаются в np.where (), то он возвращает элементы, выбранные из x и y на основе условия в исходном массиве в зависимости от значений в массиве bool, полученных в результате условия.

      Возврат:

      • Если параметры x и y переданы, он возвращает новый массив numpy, выбирая элементы из x и y на основе результата применения условия к исходному массиву numpy.
      • Если аргументы x и y не переданы и передан только аргумент условия, тогда он возвращает индексы элементов, которые имеют значение True в массиве bool numpy.Если исходный массив является многомерным, он возвращает кортеж массивов (по одному для каждой оси).

      Разберемся на примерах

      Использование numpy.where () с одним условием

      Предположим, у нас есть массив numpy и два списка одинакового размера,

       arr = np.array ([11, 12, 13, 14])
      
      high_values ​​= [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
      low_values ​​= [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
       

      Теперь мы хотим преобразовать этот массив Numpy arr в другой массив того же размера, где он будет содержать значения из списков high_values ​​ и low_values ​​ .Например, если значение в arr больше 12, замените его соответствующим значением из high_values, т.е. «High» . Принимая во внимание, что если значение в arr меньше 12, замените его соответствующим значением в low_values, то есть «Low» . Итак, наш новый массив numpy должен быть таким,

       ['Низкий' Низкий '' Высокий 'Высокий'] 

      Мы можем сделать это с помощью циклов и условий for, но np.where () предназначен только для такого рода сценариев. Итак, давайте использовать np.где () для этого,

       # Создать массив Numpy из списка
      arr = np.array ([11, 12, 13, 14])
      
      high_values ​​= [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»]
      low_values ​​= [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»]
      
      # numpy where () с аргументом условия
      результат = np.where (arr> 12,
                        [«Высокий», «Высокий», «Высокий», «Высокий»],
                        [«Низкий», «Низкий», «Низкий», «Низкий»])
      
      print (результат) 

      Выход:

       ['Низкий' Низкий '' Высокий 'Высокий'] 

      Здесь мы преобразовали numpy arr в другой массив, выбрав значения из двух разных списков на основе условия исходного массива numpy arr.Например, сначала для первых двух значений в условии arr было оценено значение False, потому что они были меньше 12, поэтому он выбрал элементы из 2-го списка, то есть low_values. Принимая во внимание, что сначала следующие два значения в условии arr были оценены как True, потому что они были больше 12, поэтому он выбрал элементы из 1-го списка, то есть high_values.

      Разберемся поподробнее, как это работало,

      Мы передали три аргумента в np.where (). Первый аргумент - это условие для массива numpy arr, который был преобразован в массив bool i.е.

       arr> 12 ==> [Ложь Ложь Истина] 

      Затем numpy.where () выполняет итерацию по массиву bool, и для каждого True он дает соответствующий элемент из списка 1, т.е. high_values, и для каждого False он дает соответствующий элемент из 2-го списка, то есть low_values, т.е.

       [False False True True] ==> [«Низкий», «Низкий», «Высокий», «Высокий»]
       

      Итак, вот как мы можем использовать np.where () для обработки содержимого массива numpy и создания нового массива на основе условия исходного массива.

      Использование numpy.where () с несколькими условиями

      В предыдущем примере мы использовали одно условие в np.where (), но мы также можем использовать несколько условий внутри numpy.where (). Например,

       # Создать массив numpy из списка
      arr = np.array ([11, 12, 14, 15, 16, 17])
      
      # передать только выражение условия
      результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16),
                        ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A'],
                        ['B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'])
      
      печать (результат)
       

      Выход:

       ['B' 'B' 'A' 'A' 'B' 'B'] 

      Здесь мы выполнили несколько условий для массива arr, и он вернул массив типа bool.Затем numpy.where () выполняет итерацию по массиву bool, и для каждого True он дает соответствующий элемент из первого списка, а для каждого False он дает соответствующий элемент из 2-го списка. Затем создает новый массив по значениям, выбранным из обоих списков, на основе результата нескольких условий в массиве numpy arr, т.е.

      • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает True, - это 14 и 15, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list1.
      • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает False, - это 11, 12, 16 и 17, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list2.

      Пример 2:

      Во всем приведенном выше примере списки, которые мы передали, имели одинаковые значения, но эти списки могут содержать и другие значения, например

       # Создать массив numpy из списка
      arr = np.array ([11, 12, 14, 15, 16, 17])
      
      # передать только выражение условия
      результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16),
                        ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
                        [1, 2, 3, 4, 5, 6])
       

      Выход:

       ['1' '2' 'C' 'D' '5' '6' '] 

      Он возвратил новый массив значений, выбранных из обоих списков на основе результата нескольких условий в массиве numpy arr i.е.

      • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает True, - это 14 и 15, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list1.
      • Значения в arr, для которых условное выражение возвращает False, - это 11, 12, 16 и 17, поэтому они будут заменены соответствующими значениями в list2.

      Используйте np.where () для выбора индексов элементов, удовлетворяющих нескольким условиям

      Предположим, у нас есть новый массив numpy,

       arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17]) 

      Теперь мы хотим найти индексы элементов в этом массиве, которые удовлетворяют нашему заданному условию i.е. Элемент должен быть больше 12, но меньше 16. Для этого мы можем использовать np.where (), передав только аргумент условия, т.е.

       # Создать массив numpy из списка
      arr = np.array ([11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 15, 11, 12, 14, 15, 16, 17])
      
      # передать только выражение условия
      результат = np.where ((arr> 12) & (arr <16))
      
      print (результат) 

      Выход:

       (массив ([2, 3, 4, 7, 10, 11], dtype = int64),) 

      Он вернул кортеж, содержащий массив индексов, где условие оценивалось как True в исходном массиве arr.

      Как это работало?

      В этом случае выражение условия оценивается в массив bool numpy, который в конечном итоге передается в numpy.where (). Затем where () вернул кортеж массивов, то есть по одному для каждого измерения. Поскольку наш массив был только одномерным, поэтому он содержал только элемент, то есть новый массив, содержащий индексы элементов, где значение было True в массиве bool, то есть индексы элементов из исходного массива arr, где значение находится между 12 и 16.

      Использование np.где () без условного выражения

      Во всех предыдущих примерах мы передали выражение условия в качестве первого аргумента, который будет вычислен как массив типа bool. Но вместо этого мы также можем передать массив типа bool,

       result = np.where ([True, False, False],
                        [1, 2, 4],
                        [7, 8, 9])
      print (результат) 

      Выход:

       [1 8 9] 

      numpy.where () выполняет итерацию по массиву bool и для каждого True возвращает соответствующий элемент из первого списка, а для каждого False возвращает соответствующий элемент из второго списка.

      Итак, в основном он возвращает массив элементов из первого списка, где условие истинно, и элементов из второго списка в другом месте.

      Важные моменты о np.where ()

      • Мы можем передать все 3 аргумента или только один аргумент условия. В случае numpy.where () не может быть двух аргументов.
      • Первый массив будет логическим массивом, который функция where () получит, вычислив выражение условия.
      • Если мы передаем все 3 аргумента в numpy.куда(). Тогда все 3 массива numpy должны быть одинаковой длины, иначе это вызовет следующую ошибку:
        • ValueError: операнды не могут транслироваться вместе с фигурами

      Дополнительное обучение:

      Найдите индекс значения в массиве Numpy с помощью numpy.where ()

      Вывод:

      В этой статье мы обсудили работу np.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *