Oracle中rownum和row_number()

用实例说话:ROW_NUMBER() 在 Oracle 分析函数中的灵活应用 如果遇到相同的值,它们将获得相同的排名,但接下来的排名将跳过。是 Oracle 中的一个分析函数,用于为结果集中的每一行分配唯一的序号。类似,但不同之处在于,如果有两个并列第二名,下一名将是第三名,而不是第四名。例如,如果有两个员工的薪资并列第二,下一名员工的排名将为第四。通过这些函数,可以灵活地为分区内的数据进行排序和编号,满足不同的业务需求。如果有两个员工的薪资并列第二,下一名员工的排名将为第三。的大小进行排序,并为每一行分配一个递增的序号。的使用,以下是一个创建表并插入数据的示例。 阅读详情

row_number()over(partition by col1 order by col2)表示根据col1分组,在分组内部根据col2排序,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)。 与rownum的区别在于:使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪劣rownum然后再进行排序,而row_number()在包含排序从句后是先排序再计算行号码。

一、oracle中rownum

用于从查询返回的行的编号,返回的第一行分配的是1,第二行是2,依此类推,这个伪字段可以用于限制查询返回的总行数,而且rownum不能以任何表的名称作为前缀。

1、rownum 对于等于某值的查询条件

如果希望找到学生表中第一条学生的信息,可以使用rownum=1作为条件。但是想找到学生表中第二条学生的信息,使用rownum=2结果查不到数据。因为rownum都是从1开始,但是1以上的自然数在rownum做等于判断是时认为都是false条件,所以无法查到rownum = n(n>1的自然数)。

SQL> select rownum,id,name from student where rownum=1; --有记录
SQL> select rownum,id,name from student where rownum =2; --无记录

2、rownum对于大于某值的查询条件

如果想找到从第二行记录以后的记录,当使用rownum>2是查不出记录的,可以使用以下的子查询方法来解决。注意子查询中的rownum必须要有别名,否则还是不会查出记录来,这是因为rownum不是某个表的列,如果不起别名的话,无法知道rownum是子查询的列还是主查询的列。

SQL>select * from(select rownum no ,id,name from student) where no>2; --有记录
SQL> select * from(select rownum,id,name from student)where rownum>2; --无记录

3、rownum对于小于某值的查询条件

如果想找到第三条记录以前的记录,当使用rownum<3是能得到两条记录的。显然rownum对于rownum<n((n>1的自然数)的条件认为是成立的,所以可以找到记录。

SQL> select rownum,id,name from student where rownum <3; --有记录

4、rownum和排序

Oracle中的rownum的是在取数据的时候产生的序号,所以想对指定排序的数据去指定的rowmun行数据就必须注意了。

SQL> select rownum ,id,name from student order by name;
ROWNUM ID NAME
---------- ------ ---------------------------------------------------
3 200003 李三
2 200002 王二
1 200001 张一
4 200004 赵四

可以看出,rownum并不是按照name列来生成的序号。系统是按照记录插入时的顺序给记录排的号,rowid也是顺序分配的。为了解决这个问题,必须使用子查询

SQL> select rownum ,id,name from (select * from student order by name);
ROWNUM ID NAME
---------- ------ ---------------------------------------------------
1 200003 李三
2 200002 王二
3 200001 张一
4 200004 赵四

二、oracle中row_number()

1、row_number() over (order by col_1[,col_2 ...])
按照col_1[,col_2 ...]排序,返回排序后的结果集,并且为每一行返回一个不相同的值。

2、row_number() over (partition by col_n[,col_m ...] order by col_1[,col_2 ...])
先按照col_n[,col_m ...进行分组,再在每个分组中按照col_1[,col_2 ...]进行排序(升序),最后返回排好序后的结果集

oracle中row_number()实例

1.使用row_number()函数进行编号,如

select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer

原理:先按psd进行排序,排序完后,给每条数据进行编号。

2.在订单中按价格的升序进行排序,并给每条记录进行排序代码如下:

select DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order

3、统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单。

with tabs as 
( 
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice) as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order 
) 
select MAX(rows) as '下单次数',customerID from tabs group by customerID

4、在使用over等开窗函数时,over里头的分组及排序的执行晚于“where,group by,order by”的执行。

select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, customerID,totalPrice, DID from OP_Order where insDT>'2011-07-22' 

以上代码是先执行where子句,执行完后,再给每一条记录进行编号。

三、row_number()与rownum的区别

使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪劣rownum然后再进行排序,而row_number()在包含排序从句后是先排序再计算行号码。

If opportunity doesn’t knock, build a door


rownum,rowid,row_number()及oracle分页查询

1.rownum和rowid都是伪列,但两者的根本是不同的,rownum是根据sql查询出来的结果给每行分配一个逻辑编号,不同的sql也就会导致rownum不同,但是rowid是物理结构上的,在每条记录Insert到数据库时,就会有一个唯一的物理记录。rowid可以说是物理存在的,表示记录在表空间中的一个唯一位置ID,在DB中唯一。只要记录没被搬动过,rowid是不变的。rowid相对于表来说相当于一般列。

rownum常用语分页查询,rowid则常用语去除重复记录。

2.rownum是对结果集加的一个伪列,即先查到结果集之后再加上去的一个列(先有结果集)。简单的说,rownum是对符合条件结果的序列号。总是从1开始排起,所以选出的结果中不能没有1而有其他大于1的值。

也可以理解为rownum是oracle数据库从数据文件或缓冲区中读取数据的顺序。它取得第一条记录则rownum为1,

第2条为2。如果使用>,>=,=,between...and这些条件,因为从缓冲区或数据文件中得到的第一条记录的rownum

为1,则被删除,接着取下条,可是rownum依旧为1,有被删除,便没有了数据。

case1:

    SQL> select * from emp where rownum between 2 and 5;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------  

case2:

    SQL> select * from emp where rownum<>3;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------  
     7369 SMITH      CLERK      7902 1980/12/17     800.00               20  
     7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981/2/20     1600.00    300.00     30  

case3:

    SQL> select * from emp where rownum>0;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------  
     7369 SMITH      CLERK      7902 1980/12/17     800.00               20  
     7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981/2/20     1600.00    300.00     30  
     7521 WARD       SALESMAN   7698 1981/2/22     1250.00    500.00     30  
     7566 JONES      MANAGER    7839 1981/4/2      2975.00               20  
     7654 MARTIN     SALESMAN   7698 1981/9/28     1250.00   1400.00     30  
     7698 BLAKE      MANAGER    7839 1981/5/1      2850.00               30  
     7782 CLARK      MANAGER    7839 1981/6/9      2450.00               10  
     7788 SCOTT      ANALYST    7566 1987/4/19     3000.00               20  
     7839 KING       PRESIDENT       1981/11/17    5000.00               10  
     7844 TURNER     SALESMAN   7698 1981/9/8      1500.00      0.00     30  
     7876 ADAMS      CLERK      7788 1987/5/23     1100.00               20  
     7900 JAMES      CLERK      7698 1981/12/3      950.00               30  
     7902 FORD       ANALYST    7566 1981/12/3     3000.00               20  
     7934 MILLER     CLERK      7782 1982/1/23     1300.00               10  
    14 rows selected  

case4:

    SQL> select * from emp where rownum between 1 and 3;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------  
     7369 SMITH      CLERK      7902 1980/12/17     800.00               20  
     7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981/2/20     1600.00    300.00     30  
     7521 WARD       SALESMAN   7698 1981/2/22     1250.00    500.00     30  

3.rownum和row_numbe() over:

使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然后再进行排序,而row_number()在包含排序从句后是先排序再计算行号码

case:

order by:

    SQL> select a.*,rownum from emp a order by a.ename;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO     ROWNUM  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------ ----------  
     7876 ADAMS      CLERK      7788 1987/5/23     1100.00               20         11  
     7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981/2/20     1600.00    300.00     30          2  
     7698 BLAKE      MANAGER    7839 1981/5/1      2850.00               30          6  
     7782 CLARK      MANAGER    7839 1981/6/9      2450.00               10          7  
     7902 FORD       ANALYST    7566 1981/12/3     3000.00               20         13  
     7900 JAMES      CLERK      7698 1981/12/3      950.00               30         12  
     7566 JONES      MANAGER    7839 1981/4/2      2975.00               20          4  
     7839 KING       PRESIDENT       1981/11/17    5000.00               10          9  
     7654 MARTIN     SALESMAN   7698 1981/9/28     1250.00   1400.00     30          5  
     7934 MILLER     CLERK      7782 1982/1/23     1300.00               10         14  
     7788 SCOTT      ANALYST    7566 1987/4/19     3000.00               20          8  
     7369 SMITH      CLERK      7902 1980/12/17     800.00               20          1  
     7844 TURNER     SALESMAN   7698 1981/9/8      1500.00      0.00     30         10  
     7521 WARD       SALESMAN   7698 1981/2/22     1250.00    500.00     30          3  
    14 rows selected  

row_number() over(order by )

    SQL> select a.*,row_number() over(order by a.ename) from emp a;  
    EMPNO ENAME      JOB         MGR HIREDATE          SAL      COMM DEPTNO ROW_NUMBER()OVER(ORDERBYA.ENAM  
    ----- ---------- --------- ----- ----------- --------- --------- ------ ------------------------------  
     7876 ADAMS      CLERK      7788 1987/5/23     1100.00               20                              1  
     7499 ALLEN      SALESMAN   7698 1981/2/20     1600.00    300.00     30                              2  
     7698 BLAKE      MANAGER    7839 1981/5/1      2850.00               30                              3  
     7782 CLARK      MANAGER    7839 1981/6/9      2450.00               10                              4  
     7902 FORD       ANALYST    7566 1981/12/3     3000.00               20                              5  
     7900 JAMES      CLERK      7698 1981/12/3      950.00               30                              6  
     7566 JONES      MANAGER    7839 1981/4/2      2975.00               20                              7  
     7839 KING       PRESIDENT       1981/11/17    5000.00               10                              8  
     7654 MARTIN     SALESMAN   7698 1981/9/28     1250.00   1400.00     30                              9  
     7934 MILLER     CLERK      7782 1982/1/23     1300.00               10                             10  
     7788 SCOTT      ANALYST    7566 1987/4/19     3000.00               20                             11  
     7369 SMITH      CLERK      7902 1980/12/17     800.00               20                             12  
     7844 TURNER     SALESMAN   7698 1981/9/8      1500.00      0.00     30                             13  
     7521 WARD       SALESMAN   7698 1981/2/22     1250.00    500.00     30                             14  
    14 rows selected  

4.

case1:在最外层控制分页的最小值和最大值

    SELECT *  
      FROM (SELECT A.*, ROWNUM RN  
              FROM GAS_CA.A_CARD_METER_PAY A  
             WHERE A.PURCH_GAS_TIME BETWEEN TO_DATE('2015/1/1', 'YYYY/MM/DD') AND  
                   TO_DATE('2016/1/1', 'YYYY/MM/DD')  
               AND A.ORG_NO LIKE '1009%')  
     WHERE RN BETWEEN 10 AND 20;  

case2:

    SELECT *  
      FROM (SELECT ROWNUM RN, A.*  
              FROM GAS_CA.A_CARD_METER_PAY A  
             WHERE A.PURCH_GAS_TIME BETWEEN TO_DATE('2015/1/1', 'YYYY/MM/DD') AND  
                   TO_DATE('2016/1/1', 'YYYY/MM/DD')  
               AND A.ORG_NO LIKE '1009%'  
               AND ROWNUM <= 20)  
     WHERE RN >= 10;  

对于case1和case2,绝大多数情况下,case2要比第一个查询效率高得多。

因为在CBO优化模式下,oracle可以将外层的查询条件推到内层查询中,以提高内层查询的执行效率。对于第二份语句,第二层的查询条件where rownum<=40就可以被oracle推入到内层查询中,这样oracle查询的结果一旦查过rownum限制的条件,就终止查询将结果返回。而第一个语句,oracle无法将第三层的条件推到最内层(即使推到最内层也没有意义,因为不知道RN代表什么)。

case3:有order by 的写法(较高效率)

    SELECT T1.*, RN  
      FROM (SELECT ROWNUM RN, T.*  
              FROM (SELECT *  
                      FROM GAS_CA.A_CARD_METER_PAY A  
                     WHERE A.PURCH_GAS_TIME BETWEEN  
                           TO_DATE('2015/1/1', 'YYYY/MM/DD') AND  
                           TO_DATE('2016/1/1', 'YYYY/MM/DD')  
                       AND A.ORG_NO LIKE '1009%'  
                     ORDER BY A.PURCH_GAS_TIME) T  
             WHERE ROWNUM <= 20) T1  
     WHERE RN >= 10;  

case4:将查询条件放置最外层

    SELECT *  
      FROM (SELECT T.*, ROWNUM RN  
              FROM (SELECT *  
                      FROM GAS_CA.A_CARD_METER_PAY A  
                     WHERE A.PURCH_GAS_TIME BETWEEN  
                           TO_DATE('2015/1/1', 'YYYY/MM/DD') AND  
                           TO_DATE('2016/1/1', 'YYYY/MM/DD')  
                       AND A.ORG_NO LIKE '1009%'  
                     ORDER BY A.PURCH_GAS_TIME) T) T1  
     WHERE T1.RN BETWEEN 10 AND 20;  

ORACLE中的rownum排序及row_number()排序的区别

ORACLE中常用的是通过rownum来分页,下面来讨论下rownum分页的原理,rownum分页排序和row_number()函数分页排序的区别。

菜鸟第一次用rownum容易犯的错:

select * from emp where rownum>=5 and rownum<=10

执行后返回的结果集是空的。因为rownum是oracle预处理字段,默认标序是1,只有记录集已经满足条件后才会进行后续编号。这样你查询emp表时遍历第一条数据时rownum是1,不符合条件,继续遍历到第二条数据rownum仍为1,仍不符合条件,直至遍历完所有数据,都无数据返回。所以正确的写法是:

select * from (select rownum r,emp.* from emp where rownum<=10)e where e.r>=5

来简单解释下,首先此语句中select rownum r,emp.* from emp where rownum<=10被执行后当做一个视图(这里说下什么时候查询是一个视图什么时候叫子查询,在from后面的嵌套查询是视图,在where后的嵌套查询是子查询),这个视图中的数据:包括emp表中rownum从1到10的数据,和一个真实列r列(可理解为此时rownum伪列已插入到视图中被当做真实列),然后e.r表示查询这个视图中列r数字大于5的记录。若你不写e.r而是写rownum>=5依旧没有数据返回,是因为此时再写rownum是查询视图时重新生成伪列rownum了,而未用那个真实列r。就会犯上面的第一个错误。

下面继续说通过rownum分页和row_number()函数的区别。

我们如果想查得通过empno排序后的分页数据,看几条sql:

sql1:

select * from (select rownum rr,emp.* from emp  where rownum<=10 order by empno)v where v.rr>=5  

sql2:

select * from (select rownum rr,e.* from (select * from emp order by empno)e  where rownum<=10)v where v.rr>=5

sql3:

select * from (select row_number() over(order by empno) rr,emp.ename from emp)v where rr between 5 and 10

执行后发现都能返回结果集,但是sql1返回的结果集却不是我们想要的。

将sql1中的子查询提出来看:

select rownum rr,emp.* from emp  where rownum<=10 order by empno

这条语句parse的顺序是先执行from语句,再执行where再执行order by。where rownum<=10执行完后会随机取出10条数据,这10条数据的rownum是1到10,再对这10条数据根据进行排序。这样就不是我们想得到的。

sql2,sql3执行后返回的结果都是我们想要的。sql2是现在子查询中排完序再进行rownum的筛选。

总结下,rownum排序和row_number()的区别:使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum后再进行排序(如sql1的结果),而row_number()在通过over()里的排序过后再对每列加上一个数字,从以上三条sql可看出,rownum排序用到了起码三层嵌套执行效率上不如row_number().

Oracle数据库数据编程SQL<00. 课外关注:rownum、rowid、level、row_number 对比详解与实战> 更多Oracle学习内容请查看:Oracle保姆级超详细系列教程_Tyler先森的博客-优快云博客  阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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