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SCHINESE_RADICAL_M 按照部首（第一顺序）、笔划（第二顺序）排序
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SCHINESE_STROKE_M 按照笔划（第一顺序）、部首（第二顺序）排序
SCHINESE_PINYIN_M 按照拼音排序
排序用
比如select nls_initcap('百度知道', 'nls_sort= SCHINESE_STROKE_M')
from dual;
os.environ
例如，设置 oracle 编码
os.environ['NLS_LANG'] = 'SIMPLIFIED CHINESE_CHINA.UTF8'
利用python调用sqlplus来输出结果的例子：
import os
import sys
from subprocess import Popen, PIPE
sql = """
set linesize 400
col owner for a10
col object_name for a30
select owner, object_name
from dba_objects
where rownum=10;
"""
proc = Popen(["sqlplus", "-S", "/", "as", "sysdba"], stdout=PIPE, stdin=PIPE, stderr=PIPE)
proc.stdin.write(sql)
(out, err) = proc.communicate()
if proc.returncode != 0:
print err
sys.exit(proc.returncode)
else:
print out
用Python查询Oracle，当然最好用cx_Oracle库，但有时候受到种种限制，不能安装Python第三方库，就得利用现有资源，硬着头皮上了。
用Python调用SqlPlus查询Oracle，首先要知道SqlPlus返回结果是什么样的：
（这是空行）
Number Name Address
------------ ----------- ------------------
1001 张三 南京路
1002 李四 上海路
第1行是空行，第2行是字段名称，第3行都是横杠，有空格隔开，第4行开始是查询到的结果。
在查询结果规整的情况下，根据第3行可以很清晰的看到结构，用Python解析起来也比较方便。但是，如果一张表字段特别多，记录数也相当多，那么默认情况下调用SqlPlus查询出的结果会比较乱，这就需要在调用查询之前做一些设定，比如：
set linesize 32767
set pagesize 9999
set term off verify off feedback off tab off
set numwidth 40
这样的调用查询结果就比较规整了。接下来就是用强大的Python来解析查询结果。
这里封装了一个函数，可以根据传入的SQL语句查询并解析结果，将每行结果存到列表中，列表中的每个元素是一个字段名称与值的映射。
#!/usr/bin/python
#coding=UTF-8
'''
@author: 双子座@开源中国
@summary: 通过SqlPlus查询Oracles数据库
'''
import os;
os.environ['NLS_LANG'] = 'AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8'
gStrConnection = 'username/password@10.123.5.123:1521/ora11g'
#解析SqlPlus的查询结果，返回列表
def parseQueryResult(listQueryResult):
listResult = []
#如果少于4行，说明查询结果为空
if len(listQueryResult) 4:
return listResult
#第0行是空行，第1行可以获取字段名称，第2行可获取SQLPlus原始结果中每列宽度，第3行开始是真正输出
# 1 解析第2行，取得每列宽度，放在列表中
listStrTmp = listQueryResult[2].split(' ')
listIntWidth = []
for oneStr in listStrTmp:
listIntWidth.append(len(oneStr))
# 2 解析第1行，取得字段名称放在列表中
listStrFieldName = []
iLastIndex = 0
lineFieldNames = listQueryResult[1]
for iWidth in listIntWidth:
#截取[iLastIndex, iLastIndex+iWidth)之间的字符串
strFieldName = lineFieldNames[iLastIndex:iLastIndex + iWidth]
strFieldName = strFieldName.strip() #去除两端空白符
listStrFieldName.append(strFieldName)
iLastIndex = iLastIndex + iWidth + 1
# 3 第3行开始，解析结果，并建立映射，存储到列表中
for i in range(3, len(listQueryResult)):
oneLiseResult = unicode(listQueryResult[i], 'UTF-8')
fieldMap = {}
iLastIndex = 0
for j in range(len(listIntWidth)):
strFieldValue = oneLiseResult[iLastIndex:iLastIndex + listIntWidth[j]]
strFieldValue = strFieldValue.strip()
fieldMap[listStrFieldName[j]] = strFieldValue
iLastIndex = iLastIndex + listIntWidth[j] + 1
listResult.append(fieldMap)
return listResult
def QueryBySqlPlus(sqlCommand):
global gStrConnection
#构造查询命令
strCommand = 'sqlplus -S %s !\n' % gStrConnection
strCommand = strCommand + 'set linesize 32767\n'
strCommand = strCommand + 'set pagesize 9999\n'
strCommand = strCommand + 'set term off verify off feedback off tab off \n'
strCommand = strCommand + 'set numwidth 40\n'
strCommand = strCommand + sqlCommand + '\n'
#调用系统命令收集结果
result = os.popen(strCommand)
list = []
for line in result:
list.append(line)
return parseQueryResult(list)
其中os.environ['NLS_LANG']的值来自
select userenv['language'] from dual;
在调用的时候，只要类似：
listResult = QueryBySqlPlus('select * from studentinfo')
然后就可以用循环打印出结果了。
模型拟合
对于人口模型可以采用Logistic增长函数形式，它考虑了初期的指数增长以及总资源的限制。其函数形式如下。
首先载入car包以便读取数据，然后使用nls函数进行建模，其中theta1、theta2、theta3表示三个待估计参数，start设置了参数初始值，设定trace为真以显示迭代过程。nls函数默认采用Gauss-Newton方法寻找极值，迭代过程中第一列为RSS值，后面三列是各参数估计值。然后用summary返回回归结果。
library(car)
pop.mod1 - nls(population ~ theta1/(1+exp(-(theta2+theta3*year))),start=list(theta1 = 400, theta2 = -49, theta3 = 0.025), data=USPop, trace=T)
summary(pop.mod)
在上面的回归过程中我们直接指定参数初始值，另一种方法是采用搜索策略，首先确定参数取值范围，然后利用nls2包的暴力方法来得到最优参数。但这种方法相当费时。
还有一种更为简便的方法就是采用内置自启动模型(self-starting Models)，此时我们只需要指定函数形式，而不需要指定参数初始值。本例的logistic函数所对应的selfstarting函数名为SSlogis
pop.mod2 - nls(population ~ SSlogis(year,phi1,phi2,phi3),data=USPop)
二、判断拟合效果
非线性回归模型建立后需要判断拟合效果，因为有时候参数最优化过程会捕捉到局部极值点而非全局极值点。最直观的方法是在原始数据点上绘制拟合曲线。
library(ggplot2)
p - ggplot(USPop,aes(year, population))
nls的数据源必须有误差。不能精确等于公式返回值（零残差）。循环次数大于50通常是使用 函数精确返回值 作为数据源去拟合函数。必须给y值加上随机误差。
z=function(x,a,b){a*sin(x)+b*cos(x)}
x=seq(1,10,9/500)
y=z(x,1,1) # a=1 b=1 是期望拟合出的结果。
cor=data.frame(x=x,y=y)
cor$res=runif(length(cor$x),min=-0.005,max=0.005)
cor$yres=cor$y+cor$res
#yres =y加上随机误差，y是精确返回值
nls(cor$yres~z(cor$x,a,b),data=cor,start=list(a=0.8,b=1.3))
Nonlinear regression model
model: cor$yres ~ z(cor$x, a, b)
data: cor
a b
0.9999 1.0002
residual sum-of-squares: 0.004213
Number of iterations to convergence: 1
Achieved convergence tolerance: 2.554e-07
#使用精确返回值拟合就会出错。
nls(cor$y~z(cor$x,a,b),data=cor,start=list(a=1,b=1))
Error in nls(cor$y ~ z(cor$x, a, b), data = cor, start = list(a = 1, b = 1)) :
循环次数超过了50这个最大值
曲线拟合：（线性回归方法：lm）
1、x排序
2、求线性回归方程并赋予一个新变量
z=lm(y~x+I(x^2)+...)
3、plot(x,y) #做y对x的散点图
4、lines(x,fitted(z)) #添加拟合值对x的散点图并连线
曲线拟合：（nls）
lm是将曲线直线化再做回归，nls是直接拟合曲线。
需要三个条件：曲线方程、数据位置、系数的估计值。
如果曲线方程比较复杂，可以先命名一个自定义函数。
例：
f=function(x1, x2, a, b) {a+x1+x2^b};
result=nls(x$y~f(x$x1, x$x2, a, b), data=x, start=list(a=1, b=2));
#x可以是数据框或列表，但不能是矩阵
#对系数的估计要尽量接近真实值，如果相差太远会报错：“奇异梯度”
summary(result); #结果包含对系数的估计和p值
根据估计的系数直接在散点图上使用lines加曲线即可。
曲线拟合：（局部回归）
lowess(x, y=NULL, f = 2/3, iter = 3)
#可以只包含x，也可使用x、y两个变量
#f为窗宽参数，越大越平滑
#iter为迭代次数，越大计算越慢
loess(y~x, data, span=0.75, degree=2)
#data为包含x、y的数据集；span为窗宽参数
#degree默认为二次回归
#该方法计算1000个数据点约占10M内存
举例：
x=seq(0, 10, 0.1); y=sin(x)+rnorm(101) #x的值必须排序
plot(x,y); #做散点图
lines(lowess(x,y)); #利用lowess做回归曲线
lines(x,predict(loess(y~x))); #利用loess做回归曲线，predict是取回归预测值
z=loess(y~x); lines(x, z$fit); #利用loess做回归曲线的另一种做法
