我正在尝试运行以下代码，但我得到了local variable 'a' referenced before assignment.
a = [x for x in range(10)]
b = [x for x in range(10)]
%timeit a+=b
该声明无需%timeit魔法即可发挥作用。
我有什么遗漏的吗？
谢谢。
是否可以在Python中扩展Spark的RDD以添加自定义运算符？如果不可能,如何为扩展RDD的类包装Scala代码,例如这里的那个:http: //blog.madhukaraphatak.com/extending-spark-api/
编辑:我正在尝试创建一个新的RDD,比如PersonRDD并在PersonRDD上添加一组新的运算符,例如.PersonRDD.computeMedianIncome().根据下面的链接,在Python中执行此操作并非易事.但是,由于它是一个旧线程,我想知道是否有任何新的更新.如果没有,我想使用Scala来做,但我不知道如何使用Py4J从Python调用该类(mail-archives.us.apache.org/mod_mbox/spark-user/201308.mbox/...)
任何建议或帮助将不胜感激.
曼迪
是否可以ndarray使用Vec而不是Slice对象来索引Rust 矩阵中的列？我能找到的唯一文档适用于使用连续列进行切片
具体来说,我试图在Python中实现类似下面的代码:
x = np.array([[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]])
idx = [0,1,2,4]
x[:, idx]
结果x[:, idx]将是包含所有行的矩阵的子集,并且仅包含所描述的列idx,即[0,1,2,4].
我目前正在使用ndarray(如标题所示),但我无法找到一种在非连续切片上进行子集化的方法.举例来说,你可以传递ndarray,可以取Slice一个start,stop和index,但我不能找到一种方式来传递,可以不使用描述列的列表Slice对象.
例如:
#[macro_use]
extern crate ndarray;
fn main() {
let mut x = array![[1, 2, 3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10, 11, 12]];
let idx = vec![0, 1, 2, 4];
// The following works as expected …