NSDictionary不简单

字典里某个键key的值可能是空数组~~~那这个[dic objectForkey:key]是什么?

你猜会是[NSNull null]?

也可能不是~~~但至少是个空数组。

[[dic objectForkey:key] count]会告诉我们结果。


下面的代码使用了NSNull来判断字典某个键的值是否为空。但是这种判断方法,似乎对于空集合类不大奏效。

    id object = nil;
    
    // 判断对象不为空
    if (object) {
    }
        
    // 判断对象为空
    if (object == nil) {
    }
            
    // 数组初始化,空值结束
    NSArray *array = [[NSArray alloc] initWithObjects:@"First", @"Second", nil];
    
    // 判断数组元素是否为空
    NSString *element = [array objectAtIndex:2];
    if ((NSNull *)element == [NSNull null]) {
    }
    
    // 判断字典对象的元素是否为空
    NSDictionary *dictionary = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
        @"iPhone", @"First", @"iPad", @"Second", nil];
    NSString *value = [dictionary objectForKey:@"First"];
    if ((NSNull *)value == [NSNull null]) {
    }


内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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