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NULL 值与索引(二)

在NULL值与索引(一)中讲述了null值与索引的一些基本情况。...其主要的内容为,基于允许存在null值的索引列,其索引值不会被存储;其次 是由于这个特性导致了我们在使用is null时索引失效的情形;最后则是描述的通过为null值列添加not null约束来使得is...值,即11620 + null值 = 11621 -->使用伪列创建的索引依然属于函数索引,其耗用的叶节点块数最多,因为多出了一个值(-1)来存储 -->尽管使用NVL创建的函数占用的磁盘空间小于使用伪列创建的索引...三、NULL值与索引衍生特性 -->由前面的种种事例再次说明NULL值不会被存储到索引中,因此基于这个特性可以使用decode函数来压缩索引列。...-->注意此处decode的使用,当obj_id非0值时,其值被赋予为null值,由于该null值不会存储到索引,因此大部分obj_id列值为1的不会被索引 scott@ORCL> create index

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    R语言︱缺失值处理之多重插补——mice包

    (其他方法可见:R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理),笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题。...最终模型的标准误和p值都将准确地反映出由于缺失值和多重插补而产生的不确定性。...#多重插补法处理缺失,结果转存 library(lattice) #调入函数包 library(MASS) library(nnet) library(mice) #前三个包是mice的基础 imp=mice...还有一些可视化的界面,通过VIM、箱型图、lattice来展示缺失值情况。...还有一些其他methods插补方法,比如贝叶斯线性回归(norm)、基于bootstrap的线性回归(norm.boot)、线性回归预测值(norm.predict)、分类回归树(cart)、随机森林(

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    如何判断多个检验属于多重比较,从而需要p值校正?

    在统计分析中判断多个检验是不是属于多重比较或多重检验(也即p值需不需要校正)是一个很重要的问题。通常大家通俗的讲:一个数据集的多个检验就是多重比较。但其实多重比较跟数据集的来源并无实质联系。...我们说一个检验对应一个零假设,p值实际上是零假设发生的概率,p值过低则拒绝零假设;1-p则是备择假设发生的概率。...也就是说,当我们在假设检验中去计算p值,我们实际上想知道的是备择假设(一般也是我们想要的结果)的发生概率。因此判断多重比较的关键在于梳理清你所做的假设体系。...假如你仅根据两次检验单独的p值做出备择假设3的结论,就会存在假阳性!因此这时候构成多重比较,需要对p值进行校正。...综上所述,构不构成多重比较,从表面来说取决于你要做的结论,从根本上来说取决于你结论背后的假设体系。不同p值校正方法详见往期文章:相关性分析与p值校正。 参考文献: Curran-Everett,D.

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    PostgreSQL中索引是否存储空值?

    据我所知,在oracle里索引是不存储null值的,所以is null走不了索引,在pg里is null可以走索引,说明null值在索引里面也进行了存储。下面分别对pg和oracle进行测试验证。...从上面执行计划对比可以看到pg走了索引,oracle没走索引,因此也验证了pg的btree索引是可以存储空值的。笔者也验证过mysql的btree索引也是存储空值的。...其实这引出来一个问题:索引到底应不应该存储空值?其实我个人觉得不应该存储,oracle里索引不存储null值应该也是经过考虑后做的优化。...因为在实际业务场景下,某个字段is null这一类的查询基本不会出现,没有实际意义,而且null值在实际场景里面会很多,很多字段都可能是null,如果这些null值都在索引键里面都进行存储,那么大大增加了索引的大小...,降低了索引扫描的效率,所以把null值排除在索引之外是一个优化,也希望未来pg能将这个功能引入。

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    stata对包含协变量的模型进行缺失值多重插补分析

    p=6358 多重插补已成为处理缺失数据的常用方法 。 我们可以考虑使用多个插补来估算X中的缺失值。接下来的一个自然问题是,在X的插补模型中,变量Y是否应该作为协变量包含在内?...我们可以在Stata中轻松完成此操作,为每个缺失值生成一个估算值,然后根据X的结果推算值或观察到的X(当观察到它时)绘制Y: mi impute reg x,add(1) ?...Y对X,其中缺少X值而忽略了Y. 清楚地显示了在X中忽略Y的缺失值的问题 - 在我们已经估算X的那些中,Y和X之间没有关联,实际上应该存在。...要继续我们的模拟数据集,我们首先丢弃之前生成的估算值,然后重新输入X,但这次包括Y作为插补模型中的协变量: mi impute reg x = y,add(1) Y对X,其中使用Y估算缺失的X值 多重插补中的变量选择

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    milvus的二值索引与浮点数索引的性能对比

    测试数据量:1000万随机向量,维度64,向量维度的每个值都是0或者1。...nprobe": 10}, } result = hello_milvus.search(vectors_to_search, "embeddings", search_params, limit=10) 二值向量索引...检索性能比较 内存 耗时 二值索引 0.52GB 9.2秒 浮点数索引 2.72GB 45秒 内存计算:向量加载到内存前后的内存占用差值。...(根据这个值也可以计算出我们项目大概在向量的存储上大概需要的内存配置) 这个耗时差距应该并不只是索引类型的差异,很可能跟距离指标有关,一个是使用L2距离,一个是使用汉明距离,显然前者的计算量要大于后者。...可见选择正确的存储及索引方式是非常重要的,有时间可以进行更多的比较。

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    快速掌握Series~通过Series索引获取指定值

    ]快速掌握Series~Series的属性 a Series的索引 Series简单来说就是带有索引的一维数组,很自然的可以通过索引来获取对应的value值,我们有三种方式进行索引: 位置索引。...通过0 ~ n-1[n为Series中索引个数]进行索引; 名称索引。通过传入指定的index名称来进行索引; 获取单个索引值; 获取多个索引值; 点索引。...名称索引 # index名称索引 #获取单个索引值 print(s["a"]) print("*"*6) #获取多个索引值 print(s[["a","b","c"]]) result: 1 ****...** a 1 b 2 c 3 dtype: int64 使用名称索引不仅可以索引单个value值,也可以索引多个value值。...value值 print(s.a) # 会抛出语法错误的异常SyntaxError # print(s.def) result: 1

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    多重继承

    继承是面向对象编程的一个重要的方式,通过继承,子类就可以扩展父类的功能 由于Python允许使用多重继承,因此,MixIn就是一种常见的设计 只允许单一继承的语言(如Java)不能使用MixIn的设计...        BFly(Bird)           Parrot(BRun)   如果要再增加其他的类别,类的数量会呈指数增长,很明显这样设计是不行的   正确的做法是采用多重继承...,通过多重继承,一个子类就可以同时获得多个父类的所有功能     Runnable     Flyable     Animal       Mammal(Animal)         ...Bird,Runnable)         Parrot(Bird,Flyable) MixIn   在设计类的继承关系时,通常,主线都是单一继承下来的   但如果需要加入额外的功能,通过多重继承就可以实现...,这种设计通常称之为MixIn   MixIn的目的就是给一个类增加多个功能,这样,在设计类的时候,优先考虑通过多重继承来组合多个MixIn的功能,而不是设计多层次的复杂的继承关系   这样一来,我们不需要复杂而庞大的继承链

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    Python 多重继承

    继承是面向对象编程的一个重要方式,可以扩展父类的功能,而Python作为热门的编程语言,同样具备该功能;除此之外,Python还有多重继承,本文记录 Python 多重继承相关内容。...Python 支持多重继承,也就是为一个类可以指定多个父类 在多重继承中,所有基类的特征都被继承到派生类中。...多重继承的语法类似于单继承 语法 在Python 建立类时,类名的 () 括号中添加多个类,即可实现多重继承 class Base1: pass class Base2: pass...多重继承相对复杂,需要对 Python 的继承顺序有所了解才会得到我们需要的子类 考虑一个丧心病狂的多重继承场景,继承顺序由左到右 image.png 对应 Python 代码 class...也就是说继承顺序为(序号小的优先级高): image.png 总结规律: 继承顺序基本上遵循深度优先搜索 遇到多重继承了一个多重继承的类时,按照被继承的多重继承顺序继承(由左到右) 当多个父类继承同一个类时

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