小编Bob*_*Bob的帖子

这样做时:

  def myfunction(line: String): (Int, Option[DateTime], Option[Int]) = {
    // do some stuff
    (5, Option(null), Option(null))
  }

我得到以下内容:

Null类型的表达式不适用于隐式转换

我不确定如何解决它.

如何计算数组的元素和？

val a = new Array[Int](5)
val b = new Array[Int](5)
// assign values
// desired output: Array -> [a(0)+b(0), a(1)+b(1), a(2)+b(2), a(3)+b(3), a(4)+b(4)]

a.zip(b).flatMap(_._1+_._2)

缺少扩展函数的参数类型

根据Spark文档

spark.storage.memoryFraction:用于Spark的内存缓存的Java堆的分数.这不应该大于JVM中的"旧"对象生成,默认情况下会给出0.6的堆,但如果配置自己的旧生成大小,则可以增加它.

我找到了几个博客和文章,建议在纱线模式下将其设置为零.为什么这比设置接近1更好？一般来说,它的合理价值是什么？

我正在尝试对数据帧的一列进行单热编码.

enc = OneHotEncoder()
minitable = enc.fit_transform(df["ids"])

但我得到了

弃用警告:传递1d数组作为数据在0.17中被弃用,并且在0.19中将ValueError用于表示.

这有解决方法吗？

我想将额外的数据传递给 scikit-learn 中的转换器：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.pipeline import Pipeline
import numpy as np
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

class myTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, my_np_array):
        self.data = my_np_array
        print self.data

    def transform(self, X):
        return X

    def fit(self, X, y=None):
        return self

data = np.random.rand(20,20)
data2 = np.random.rand(6,6)
y = np.array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 3, 3])

pipe = Pipeline(steps=[('myt', myTransformer(data2)), ('randforest', RandomForestClassifier())]) …

我有一个二维矩阵。出于本示例的目的，假设它是一个随机矩阵

>>> a = np.random.randn(5, 7)
>>> a
array([[-0.37279322,  0.28619523, -0.05309901,  0.26010327,  0.1846693 , 0.33112176,  0.75814911],
       [ 1.57001151, -0.86831693, -0.20576395,  1.46450855, -0.01631132, 3.02790403, -0.65313017],
       [ 0.2362675 , -1.52190536,  0.04687194,  2.01618876,  0.03780218, -0.53041096, -0.30104844],
       [-0.5504834 ,  1.04286156,  1.12863785,  0.89583492,  0.28607363, 1.42858007,  0.28582572],
       [-0.768464  ,  0.31952554,  0.81129581,  0.26239668, -0.23242878, -1.01584339,  0.39573906]])

和两个标签向量：

label_y = np.array([23, 984, 123, 9321, 121238])
label_x = np.array([121, 31312, 9123131, 1111, 1231441, 1929313, 192312312361])

我想展平 a 的元素并输出它们的标签索引和值。例如：

23,121,-0.37279322 
23,31312,0.28619523 
23,9123131,-0.05309901 
23,1111,0.26010327
23,1231441,0.1846693
23,1929313,0.33112176
23,192312312361,0.75814911 
984,121,...
...

有没有一种简单的方法可以在没有 for …

我有一个如下所示的文件：

   2 1 word
  78 3 other words
   2 some other words here
  54 bla bla

我想删除空格并在值和休息之间添加逗号。输出应该是这样的

2,1 word
78,3 other words
2,some other words here
54,bla bla

命令

sed -e 's/\s*([0-9])+\s.+/&/'

没有改变任何东西