import numpy as np def matrix_vector_dot_product(matrix, vector): # 补全代码 temp_matrice = np.array(matrix) temp_vector = np.array(vector) return -1 if temp_matrice.shape[1] != temp_vector.shape[0] else [item for item in np.dot(temp_matrice,temp_vector)] # 主程序 if __name__ == "__main__": # 输入矩...

with t1 as( select city, round(sum(loan_amount),2) total_loan_amount, round(sum(loan_amount)/count(distinct customer_id),2) average_loan_amount, count(distinct customer_id) total_customers from loan_applications s1 left join customers s2 using(customer_id) left join loan_application_types s3 using(a...

select product_line, region, channel_name, sum(sale_amount) total_sale_amount, count(sale_id) total_sale_quantity from sales_data s1 left join sales_channels s2 using(channel_id) left join oppo_products s3 using(product_id) group by 1,2,channel_id,3 order by 1,channel_id 我的解法真是太优雅啦

select product_id, product_name, competitor_name, sum(quarter_1_sales_amount + quarter_2_sales_amount + quarter_3_sales_amount +quarter_4_sales_amount ) total_sales_amount_of_product, sum(quarter_1_sales_amount + quarter_2_sales_amount + quarter_3_sales_amount +quarter_4_sales_amount )-total_competi...

select store_id, store_name, product_category, sum(inventory_quantity) inventory_quantity, sum(sales_amount) sales_amount from sales_inventory s1 left join products s2 using(product_id) left join stores s3 using(store_id) group by 1,2,product_id,3 having sum(inventory_quantity)<10 and sum(sales_a...

select courier_id, courier_name, base_salary + coalesce(sum(delivery_fee),0) total_income from couriers_info s1 left join deliveries_info s2 using(courier_id) where date_format(delivery_date,'%y%m') = 2407 group by 1,2,base_salary order by 1 比低分题解用distinct的好用。group by 效率比distinct高了不知道多少

select product_id,product_name, sum(coalesce(total_amount,0)) q2_2024_sales_total, rank() OVER(PARTITION BY category order by COALESCE(sum(total_amount),0) desc) category_rank, supplier_name FROM product_info s1 left JOIN (select * FROM order_info where date_format(order_date,'%y%m') between 2404 an...

with dt as( select distinct date(order_time) dt from tb_get_car_order where date_format(order_time,'%m%d') between '1001' and'1003' ) select dt, round(count(grade)/7,2) finish_num_7d, round(sum(case when mileage is null then 1 else 0 end)/7,2) cancel_num_7d from dt s1 left join tb_get_car_order s2 o...

with t1 as( select s2.product_id, shop_id, date(event_time) dt from tb_order_overall s1 join tb_order_detail s2 on s1.order_id = s2.order_id join tb_product_info s3 on s3.product_id = s2.product_id ) ,t2 as( select s1.dt, product_num, count(distinct case when shop_id = 901 then product_id end) sale_...

with t1 as( select s1.order_id, total_amount temp_amount, sum(price*cnt) - total_amount temp_cost from tb_order_detail s1 join ( select *, rank() over(partition by uid order by event_time) rk from tb_order_overall where date_format(event_time,'%Y%m') = 202110 and status = 1 ) s2 on s1.order_id = s2....

with t1 as( select uid, date(in_time) dt, row_number() over(partition by uid,month(date(in_time)) order by date(in_time) asc) rk from tb_user_log where artical_id = 0 and sign_in = 1 and date(in_time) >= '2021-07-07' and date(in_time) < '2021-11-01' ) ,t2 as( select uid, date_format(dt,'%Y%m')...

with fresher_detail as( select uid, min(date(in_time)) first_open from tb_user_log group by 1 ) ,dau_detail as( select uid, dau_date from ( select uid, date(in_time) dau_date from tb_user_log union select uid, date(out_time) dau_date from tb_user_log ) k ) select dau_date dt, dau, round(case when ne...

with parameters as( select date(max(out_time)) cur_date, date_sub(date(max(out_time)),interval 6 day) cur_7, date_sub(date(max(out_time)),interval 29 day) cur_30 from tb_user_log ) ,user_detail as( select uid, min(in_time) first_open, max(out_time) last_open, case when min(in_time)< (select cur_7...

with t1 as( SELECT uid, in_time event_time from tb_user_log union all select uid, out_time event_time from tb_user_log ) select first_open, round(count(distinct s2.uid)/nullif(count(distinct s1.uid),0),2) uv_left_rate from (select uid,min(date(event_time)) first_open from t1 group by 1) s1 left join...