我有一个嵌套的 JSON，我可以使用以下函数完全展平
# Flatten nested df
def flatten_df(nested_df):
for col in nested_df.columns:
array_cols = [ c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:5] == 'array']
for col in array_cols:
nested_df =nested_df.withColumn(col, F.explode_outer(nested_df[col]))
nested_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] == 'struct']
if len(nested_cols) == 0:
return nested_df
flat_cols = [c[0] for c in nested_df.dtypes if c[1][:6] != 'struct']
flat_df = nested_df.select(flat_cols +
[F.col(nc+'.'+c).alias(nc+'_'+c)
for nc in nested_cols
for c in nested_df.select(nc+'.*').columns])
return flatten_df(flat_df)
我想爆炸嵌套结构，但不想一直展平。我只想展平到第一级并保持随后的嵌套结构不变。
这是我使用的数据框的架构。
root
|-- module: array …我有一个很大的栅格文件，我想根据多边形或shapefile裁剪到6个numpy数组。我有shapefile，也有作为geopandas数据框的多边形。谁能帮我使用python（no arcpy）做到这一点
我有一个大小为 9085x10852 的图像像素预测数组。我想在每个像素周围得到一个 10x10 的块。如果中心像素值与块中的多数像素值不同，则用多数值替换中心像素值。谁能帮我吗
我有一个numpy array 'arr'是的shape (1756020, 28, 28, 4).基本上'arr'有1756020小阵列shape (28,28,4).出的1756020阵列967210是"全零"和788810具有所有的非零值.我想删除所有967210'全零'小数组.我使用条件写了一个if else循环arr[i]==0.any()但是需要花费很多时间.有没有更好的方法呢？
我正在尝试使用 pyomo 来解决 TSP 问题。我已经使用 python 和 Gurobi 成功实现了，但是我的 Gurobi 许可证已过期，所以我现在想使用 pyomo 和 GLPK 来实现 TSP 问题。这是我到目前为止能想到的。它不起作用，目标值为 0。您能帮忙吗？
from pyomo.environ import *
from pyomo.opt import SolverFactory
import pyomo.environ
n=13
distanceMatrix=[[0,8,4,10,12,9,15,8,11,5,9,4,10],
[8,0,7,6,8,6,7,10,12,9,8,7,5],
[4,7,0,7,9,5,8,5,4,8,6 ,10,8],
[10,6 ,7,0,6,11,5 ,9,8,12,11,6,9],
[12,8 ,9,6, 0,7,9,6,9,8,4,11,10],
[9,6,5,11,7,0,10,4,3,10,6,5,7],
[15,7 ,8,5,9,10,0,10,9,8,5,9,10],
[8,10 ,5,9,6,4,10,0,11,5,9,6,7],
[11,12,4,8, 9,3,9,11,0, 9,11,11,6],
[5,9,8,12,8,10,8,5,9,0,6,7,5],
[9,8,6,11,4,6,5,9,11,6,0,10,7],
[4,7,10,6,11,5,9,6,11,7,10,0,9],
[10,5,8,9,10,7,10,7,6,5,7,9,0]]
startCity = 0
model = ConcreteModel()
model.N=Set()
model.M=Set()
model.c=Param(model.N,model.M, initialize=distanceMatrix)
model.x=Var(model.N,model.M, within=NonNegativeReals)
def obj_rule(model):
return sum(model.c[n,j]*model.x[n,j] for n in model.N for j in model.M)
model.obj = Objective(rule=obj_rule,sense=minimize)
def con_rule(model, …