2017.03.21回顾 WHERE GROUP BY 和 GROUP BY HAVING None numpy矩阵相关 matplotlib.pyplot画图

1、昨天模型主要做了几个改动，添加了一种机制去限制快速还款的老客户的下次贷款金额，修改了老客户进入通过域，随机通过和拒绝比例，在这修改的过程中是否遇到什么技术难题？没什么新问题，只是上线前测试是非常必要的！好几个问题都是测试中发现的！

2、我之前有个SQL误区，我认为group by了条件语句只能在后面having去引导，但是实践中我发现，where语句后是可以跟group by语句的，group by语句后面用having的场景一般是count(*)这种条件，having后面好像也可以跟普通条件，我刚去进行了实验，在MYSQL环境下

SELECT * FROM alchemist.t_loans GROUP BY account_id HAVING product_no = '2A'

这个SQL的顺序是先按account_id group by，然后having后条件进行筛选

SELECT * FROM alchemist.t_loans WHERE product_no = '2A' GROUP BY account_id

这个SQL的顺序是先按WHERE的条件进行筛选，然后按account_id去重，这里提一点关于这个group by去重的机制，似乎是随机的（或者说有它内在的某一准则），反正在MYSQL中，有一点可以肯定的是他不是取同组排序最靠前的那一条，至于内在具体的机制，暂时还没必要深入研究

3、python的None就是NoneType，判断的时候一般是用if a is None

4、python中的trunc到百位没有查到相关函数，我用的round(x/100) * 100

5、17点后开始继续研究线性回归，矩阵可逆的一个充要条件是行列式的值等于0，我又看了一下行列式的值是怎么计算，行列式的值是所有不同列不同行的元素乘积的累加，符号由列序号是偶排列还是奇排列确定，所谓偶排列是一个排列中逆序数之和为偶数的排列，顺序排列逆序数为0是偶排列，行列式中行或列只要有一对vector线性相关，这个时候行列式的结果就等于0，不可逆，没办法用最小二乘法求解，最小二乘的式子用numpy的matrix对象，表达起来相当简单

6、python画图函数是用到

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1)

给图像命名，1就是figure1

ax = fig.add_subplot(111)

添加子图，参数三个数字，前面两位表示几乘几的子图，1*1的子图，该子图位置编号为1

ax.scatter(x,y)

画散点图scatter

ax.plot(x,y)

画普通的折线图，这里x需要排序

plt.show()

最后呈现图像

我之前画图是直接

plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.plot(x,y)plt.show()

7、矩阵操作，import numpy as np，np.mat(二维list)转换成一个matrix对象，matrix.flatten()会把每一行拉平成1*1的矩阵，matrix.A转换成数组，类型名叫做ndarray，matrix.copy()直接复制矩阵，matrix.sort(0或1)，这个排序并不是按行或按列排序，而是每行的元素排序，或者每列的元素排序，行列并非是一个整体，0是行，1是列

8、晚上回家执行力还是可以的，只是运动强度不够，还需加强！今天继续！加油！