dim(src)[1] lm.test<-lm(target~rs+cs+area+type+cg+h+tjg+ggjg+yyjg,data=src) summary(lm.test)
时间: 2023-08-05 19:09:17 浏览: 83
你的第一个问题是关于R语言中线性回归分析的代码。这段代码的作用是根据数据集 `src` 中的变量 `target`、`rs`、`cs`、`area`、`type`、`cg`、`h`、`tjg`、`ggjg`和`yyjg` 来构建线性回归模型,并对模型进行统计摘要分析。 `dim(src)[1]` 是对 `src` 数据框的行数进行求值,而 `lm()` 函数则用于构建线性回归模型。最后,`summary()` 函数用于显示模型的统计摘要信息。
相关问题
x=[1,2,3,4,5],y=x2+1,绘制一个散点图。
好的,可以使用matplotlib库绘制散点图,代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [xi**2 + 1 for xi in x]
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
这里使用列表推导式对y进行赋值,即y=xi^2 + 1,然后使用 `scatter()` 方法绘制散点图,并使用 `show()` 方法显示图形。
输出结果为一张散点图,x轴为[1,2,3,4,5], y轴为[2, 5, 10, 17, 26],如下图所示:
![scatter plot](https://i.imgur.com/5TJG9gZ.png)
SELECT DISTINCT "A1"."TIME_STAMP" FROM "WEB2"."TJG_BB_DSY_XZ_OGG_RS" "A1" WHERE "A1"."RQ"=TO_CHAR(SYSDATE@!,'yyyymmdd')这个SQL可以怎么优化?
根据提供的引用内容,以下是对给定SQL语句进行优化的建议:
1. 使用INNER JOIN代替DISTINCT
```sql
SELECT "A1"."TIME_STAMP"
FROM "WEB2"."TJG_BB_DSY_XZ_OGG_RS" "A1"
INNER JOIN (
SELECT DISTINCT TO_CHAR(SYSDATE@!,'yyyymmdd') AS "RQ"
FROM "WEB2"."TJG_BB_DSY_XZ_OGG_RS"
) "A2" ON "A1"."RQ" = "A2"."RQ";
```
2. 使用索引
为了提高查询性能,可以在"RQ"列上创建索引。例如:
```sql
CREATE INDEX idx_rq ON "WEB2"."TJG_BB_DSY_XZ_OGG_RS" ("RQ");
```
3. 避免使用函数
将函数应用于列上会导致索引无法使用。如果可能的话,可以将函数应用于查询条件之前的变量上,以避免对列进行函数操作。例如:
```sql
DECLARE
v_rq VARCHAR2(8);
BEGIN
v_rq := TO_CHAR(SYSDATE@!,'yyyymmdd');
SELECT "A1"."TIME_STAMP"
FROM "WEB2"."TJG_BB_DSY_XZ_OGG_RS" "A1"
WHERE "A1"."RQ" = v_rq;
END;
```