---
aliases: 
atlas: "[[Atlas/Card|Card]]"
created: 2023-07-08 03:32:42
modified: 2023-09-19 17:40:22
tags:
  - Obsidian
title: 熟悉Markdown
---

# 这是个一级标题

## 这是个二级标题

### 这是个三级标题

#### 这是个四级标题

##### 这是个五级标题

###### 这是个六级标题

*这是斜体*

_这也是斜体_

**这是粗体**

***这是粗斜体***

---

~~这是删除线~~

<u>这是下划线</u>

1. 这是有序列表
2. 
    按shift+enter可以换行但不进入下一个列表

- 这是无序列表

> 这是引用

1. 有序列表嵌套无序列表
   - 无序列表嵌套引用
     >这是引用

[ChatGPT](https://openai.com/)

**[Obsidian](https://obsidian.md/)**

|表头1|表头2|表头3|
|:-:|:-:|:-:|
|1|2|3|
|4|5|6|

`print("hello world!")`

```python
import pymysql
import math
import pandas as pd
```

Obsidian 是一款基于文本的知识管理和笔记应用程序，旨在帮助用户组织和连接想法、笔记和文档。下面是一些关键特点和功能：

1. 文本驱动的：Obsidian 以纯文本文件的形式存储笔记，使用 Markdown 格式进行格式化。这意味着您的笔记可以在任何支持 Markdown 的应用程序中打开和编辑。
    
2. 动态连接：Obsidian 的一个主要特点是通过双向链接来连接各个笔记。通过使用方括号 "[[]]" 来创建链接，您可以快速跳转到其他相关的笔记，并在不同之间建立关联。这种双向链接使得用户可以更加深入地探索和发现笔记之间的联系。
    
3. 大纲和标签：Obsidian 提供了大纲视图和标签功能，帮助用户更好地组织和浏览笔记。大纲视图显示笔记的层次结构，让您可以更轻松地查看和导航大型笔记库。标签则允许您为笔记添加自定义的标签，并通过标签来筛选和组织笔记。
    
4. 搜索和过滤：Obsidian 具有强大的搜索功能，可以根据关键字、标签或日期范围来查找笔记。此外，您还可以使用过滤功能来仅显示满足特定条件的笔记，从而更好地管理和快速访问所需的信息。
    
5. 插件和自定义：Obsidian 支持插件系统，允许用户根据自己的需求扩展应用程序的功能。用户可以根据自己的喜好和工作流程选择和安装各种插件，以增强笔记和知识管理体验。
    

Obsidian 提供了一个灵活、强大的平台，使用户能够以自由、个性化的方式组织、链接和探索他们的知识和想法。无论是个人笔记、项目管理、学习或知识分享，Obsidian 都为用户提供了一个集中、可定制且高效的工具。

```python
import pymysql
import matplotlib.pyplot as plt

cfdb = pymysql.connect(host="localhost", user="root",passwd="123456", db="chenfan_db")
cur = cfdb.cursor()

Months = []
Avg_ArrDelay = []

for month in range(1, 13):
    cur.execute("""
        SELECT AVG(flight_time.ArrTime - flight_time.CRSArrTime) AS Avg_ArrDelay
        FROM flight_info
        INNER JOIN flight_date ON flight_info.Id = flight_date.Id
        INNER JOIN flight_time ON flight_info.Id = flight_time.Id
        WHERE flight_info.Cancelled = 0 AND flight_date.Month = %s
    """, (month,))

    result = cur.fetchone()
    avg_delay = result[0]

    Months.append(month)
    Avg_ArrDelay.append(avg_delay)

plt.plot(Months, Avg_ArrDelay, marker='o')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Avg_ArrDelay (minutes)')
plt.title('Avg_ArrDelay by Month')
plt.xticks(range(1, 13))
plt.show()

cfdb.close()

```