Python Parcourir Tableau 2 Dimensions / Kit Plastique 85 Yz Jaune Fluo
>>> a [ 1:] array([25, 34, 56, 87]) >>> a [: 3] array([12, 25, 34]) >>> a [:] array([12, 25, 34, 56, 87]) Slicing des tableaux 2D ¶ >>> a [ 0, 1] 2 >>> a [:, 1: 3] array([[2, 3], [5, 6]]) >>> a [:, 1] array([2, 5]) >>> a [ 0, :] array([1, 2, 3]) Avertissement a[:, n] donne un tableau 1D correspondant à la colonne d'indice n de a. Si on veut obtenir un tableau 2D correspondant à la colonne d'indice n, il faut faire du slicing en utilisant a[:, n:n+1]. >>> a [:, 1: 2] array([[2], [5]]) Tableaux de 0 - () ¶ zeros(n) renvoie un tableau 1D de n zéros. >>> np. zeros ( 3) array([ 0., 0., 0. ]) zeros((m, n)) renvoie tableau 2D de taille m x n, c'est-à-dire de shape (m, n). >>> np. zeros (( 2, 3)) array([[ 0., 0., 0. ], [ 0., 0., 0. Python parcourir tableau 2 dimensions examples. ]]) Tableaux de 1 - () ¶ >>> np. ones ( 3) array([ 1., 1., 1. ]) >>> np. ones (( 2, 3)) array([[ 1., 1., 1. ], [ 1., 1., 1. ]]) Matrice identité - () ¶ eye(n) renvoie tableau 2D carré de taille n x n, avec des uns sur la diagonale et des zéros partout ailleurs. >>> np.
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Voici à quoi ça ressemble: from pyspark. linalg import Vectors, VectorUDT from pyspark. functions import udf list_to_vector_udf = udf ( lambda l: Vectors. dense ( l), VectorUDT ()) df_with_vectors = df. select ( list_to_vector_udf ( df [ "temperatures"]). alias ( "temperatures")) Les sections restantes de cette question décousue sont des choses supplémentaires que j'ai trouvées en essayant de trouver une réponse. Python parcourir tableau 2 dimensions.php. La plupart des gens qui lisent ceci peuvent probablement les ignorer. Pas une solution: utilisez pour commencer Dans cet exemple trivial, il est possible de commencer par créer les données en utilisant le type vectoriel, mais bien sûr, mes données ne sont pas vraiment une liste Python que je parallélise, mais sont lues à partir d'une source de données. Mais pour le compte rendu, voici à quoi cela ressemblerait: from pyspark. linalg import Vectors Row ( city = "Chicago", temperatures = Vectors. dense ([- 1. 0])), Row ( city = "New York", temperatures = Vectors. dense ([- 7. 0])), ] Solution inefficace: utilisez map() Une possibilité consiste à utiliser la méthode RDD pour transformer la liste en Vector.
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La fonction range() génère une séquence d'entiers du début jusqu'à la fin. La valeur de la fin n'est pas inclue dans la séquence finale. list = [3, 6, 32, 96, 43, 22] for i in range(len(list)): print(lst[i]) 6 32 96 43 22 Parcourir en utilisant la liste en compréhension En une seule ligne, c'est possible de parcourir le tableau. Programmation en Python : les tableaux - IA - IAD - Java : Supports de cours. liste = [3, 6, 7, 9, 6] [print(x) for x in liste] Exécution 7 9 Parcourir en utilisant Numpy Il possible de générer un tableau d'entiers en Python avec la fonction () qui crée une séquence des entiers de 1 à n, ensuite faire le parcours avec la méthode (array). (debut, fin, pas) debut: indice du début. fin; indice de fin. pas(optionnelle): différence entre chaque valeur pour la séquence à générer. import numpy as np n = (11) for x in (n): 8 10 11
Quelle solution est la plus efficace parmi les deux solutions alternatives que je suggère ci-dessous (FDU vs décomposition / réassemblage des éléments de la liste)? Ou existe-t-il d'autres solutions presque meilleures, mais pas tout à fait, meilleures que l'une ou l'autre? C'est ce que je pense être la "bonne" solution. Je veux convertir le type d'une colonne d'un type à un autre, je dois donc utiliser un cast. En guise de contexte, permettez-moi de vous rappeler la manière habituelle de le convertir en un autre type:
from pyspark. sql import types
df_with_strings = df. select (
df [ "city"],
df [ "temperatures"]. cast ( types. ArrayType ( types. StringType ()))), )
Maintenant, par exemple
llect()[0]["temperatures"][1]
est
'-7. 0'. Mais si je lance en un vecteur ml alors les choses ne vont pas si bien:
from pyspark. Tuto Python : les listes à deux dimensions et multi-dimensions. ml. linalg import VectorUDT
df_with_vectors = df. select ( df [ "city"], df [ "temperatures"]. cast ( VectorUDT ()))
Cela donne une erreur:
pyspark. sql. utils. AnalysisException: "cannot resolve 'CAST(`temperatures` AS STRUCT<`type`: TINYINT, `size`: INT, `indices`: ARRAY
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