小编Cli*_*der的帖子

有人可以让我知道如何使用 databricks dbutils 删除文件夹中的所有文件。我已尝试以下操作，但不幸的是，Databricks 不支持通配符。

dbutils.fs.rm('adl://azurelake.azuredatalakestore.net/landing/stageone/*')

谢谢

我有一个功能集与相应的categoricalFeaturesInfo:Map [Int,Int].然而,对于我的生活,我无法弄清楚我应该如何使DecisionTree类工作.它不会接受任何内容,而是LabeledPoint作为数据.但是,LabeledPoint需要(double,vector),其中向量需要双精度数.

val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))

// Run training algorithm to build the model
val maxDepth: Int = 3
val isMulticlassWithCategoricalFeatures: Boolean = true
val numClassesForClassification: Int = countPossibilities(labelCol) 
val model = DecisionTree.train(LP, Classification, Gini, isMulticlassWithCategoricalFeatures, maxDepth, numClassesForClassification,categoricalFeaturesInfo)

我得到的错误:

scala> val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))
<console>:32: error: overloaded method value dense with alternatives:
  (values: Array[Double])org.apache.spark.mllib.linalg.Vector <and>
  (firstValue: Double,otherValues: Double*)org.apache.spark.mllib.linalg.Vector
 cannot be applied to (Array[String])
       val LP = featureSet.map(x => LabeledPoint(classMap(x(0)),Vectors.dense(x.tail)))

到目前为止我的资源: 树配置, 决策树, 标记点

我有一个shiny使用plotly和渲染的情节ggplot2.但是,我不希望显示悬停时出现的选项栏.有没有办法使用ggplotly(p)和删除选项栏？

当我尝试运行以下命令时: R --slave --no-save --no-restore -e "print('foo')"

我明白了: /usr/local/bin/R: line 193: /usr/local/Library/ENV/4.3/sed: No such file or directory ERROR: option '-e' requires a non-empty argument

显然brew最近将ENV文件夹移动到了新路径(请参阅此处).我知道我可以轻松地对新的sed目录进行符号链接以修复问题,但我想知道是否有更好的解决方法/修复(最终如果这将在R源代码中修复).

该文件为随机森林不包括功能重要性有关.但是,它在Jira上列为已解决并且在源代码中.HERE还说"这个API和原始MLlib合奏API之间的主要区别是:

• 支持DataFrames和ML Pipelines
• 分类与回归的分离
• 使用DataFrame元数据来区分连续和分类功能
• 随机森林的更多功能:特征重要性的估计,以及每个类别(也称为类条件概率)的预测概率."

但是,我无法找出可以调用此新功能的语法.

scala> model
res13: org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel = 
TreeEnsembleModel classifier with 10 trees

scala> model.featureImportances
<console>:60: error: value featureImportances is not a member of org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel
              model.featureImportances

我有一个以RowMatrix形式的X分布式矩阵.我使用的是Spark 1.3.0.我需要能够计算X逆.

在Python中,我就是这样做的.

>>> x
array([10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2])
>>> x[np.array([3, 3, 1, 8])]
array([7, 7, 9, 2])

这在Scala Spark shell中不起作用:

scala> val indices = Array(3,2,0)
indices: Array[Int] = Array(3, 2, 0)

scala> val A = Array(10,11,12,13,14,15)
A: Array[Int] = Array(10, 11, 12, 13, 14, 15)

scala> A(indices)
<console>:28: error: type mismatch;
 found   : Array[Int]
 required: Int
              A(indices)

foreach方法也不起作用:

scala> indices.foreach(println(_))
3
2
0

scala> indices.foreach(A(_))
<no output>

我想要的是B的结果:

scala> val B = Array(A(3),A(2),A(0))
B: Array[Int] = …

我真的想将我的org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix转换为org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix

我可以这样做:

val xx = X.computeGramianMatrix()  //xx is type org.apache.spark.mllib.linalg.Matrix
val xxs = xx.toString()
val xxr = xxs.split("\n").map(row => row.replace("   "," ").replace("  "," ").replace("  "," ").replace("  "," ").replace(" ",",").split(","))
val xxp = sc.parallelize(xxr)
val xxd = xxp.map(ar => Vectors.dense(ar.map(elm => elm.toDouble)))
val xxrm: RowMatrix = new RowMatrix(xxd)

然而,这真的很糟糕,而且完全是黑客攻击.有人能告诉我一个更好的方法吗？

注意我使用的是Spark 1.3.0版

我在正在使用的计算机上使用Jython的较旧版本（2.2.1），但我需要排序的方法。我已经从未来导入了发电机，但是

from __future__ import sorted

返回SyntaxError：未定义将来的功能。有可以导入的模块吗？

我目前通过Apache Superset中的德鲁伊连接器连接到德鲁伊集群.我听说SQL可以用来查询德鲁伊.是否有可能将我的SQL数据库连接指向德鲁伊？

安装成功。我在尝试导入时收到此错误。

TypeError: 'numpy._DTypeMeta' object is not subscriptable

我尝试过更高和更低版本的 numpy (1.22.0,1.23.0,1.24.0,1.25.0,1.25.2)。我通过 pypi 安装了 mediapipe 以及 mediapipe-0.10.3-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl从pypi下载的 whl ( )

版本

numpy                        1.21.5
mediapipe                    0.10.3

Python 3.10.6

这些问题相似但没有答案。

导入 xarray 引发不可下标的问题

无法在 Jupyter 笔记本中导入 mediapipe

如何防止导入 import cv2 时出现错误消息？

我使用的是Spark 1.3.0.
我的地图说它有密钥,但是在访问密钥时我找不到密钥或没有密钥.

import scala.collection.mutable.HashMap
val labeldata = sc.textFile("/home/data/trainLabels2.csv")
val labels: Array[Array[String]] = labeldata.map(line => line.split(",")).collect()
var fn2label: HashMap[String,Int] = new HashMap()
labels.foreach{ x => fn2label += (x(0) -> x(1).toInt)}

我的地图看起来像:

scala> fn2label
res45: scala.collection.mutable.HashMap[String,Int] = Map("k2VDmKNaUlXtnMhsuCic" -> 1, "AGzOvc4dUfw1B8nDmY2X" -> 1, "BqRPMt4QY1sHzvF6JK7j" -> 3,.....

它甚至有钥匙:

scala> fn2label.keys
res46: Iterable[String] = Set("k2VDmKNaUlXtnMhsuCic", "AGzOvc4dUfw1B8nDmY2X", "BqRPMt4QY1sHzvF6JK7j",

但我无法访问它们:

scala> fn2label.get("k2VDmKNaUlXtnMhsuCic")
res48: Option[Int] = None

scala> fn2label("k2VDmKNaUlXtnMhsuCic")
java.util.NoSuchElementException: key not found: k2VDmKNaUlXtnMhsuCic

我所尝试的包括广播地图,广播标签和地图,地图而不是HashMap,并行化,如/sf/answers/1731408731/所述

val mapRdd = sc.parallelize(fn2label.toSeq)
mapRdd.lookup("k2VDmKNaUlXtnMhsuCic")
res50: Seq[Int] = WrappedArray()

我错过了什么？