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Thu, 11 Jul 2024 14:38:52 +0000
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Comment ajouter un nouvel élément au hachage (7) C'est aussi simple que: irb(main):001:0> hash = {:item1 => 1} => {:item1=>1} irb(main):002:0> hash[:item2] = 2 => 2 irb(main):003:0> hash => {:item1=>1, :item2=>2} Je suis nouveau à Ruby et je ne sais pas comment ajouter un nouvel élément à hash déjà existant. Par exemple, d'abord je construis un hachage: hash = {:item1 => 1} après cela, un vouloir ajouter item2 donc après cela, j'ai hash comme ceci: {:item1 => 1, :item2 =>2} Je ne sais pas quelle méthode faire sur le hasch, quelqu'un pourrait-il m'aider?

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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. ml. Python parcourir tableau 2 dimensions 2016. 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, `values`: ARRAY>)' due to data type mismatch: cannot cast ArrayType(DoubleType, true) to;; 'Project [city#0, unresolvedalias(cast(temperatures#1 as vector), None)] +- LogicalRDD [city#0, temperatures#1] " Beurk!

>>> 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. ]]) Tableaux de 1 - () ¶ >>> np. ones ( 3) array([ 1., 1., 1. ]) >>> np. Python parcourir tableau 2 dimensions de la. 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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Pense juste à la mettre sur un paragraphe séparé (donc ligne vide au-dessus et en-dessous) sinon ça fonctionne pas correctement. Ah d'accord, je ne savais pas. Merci de l'information.

Autrement dit, vous devez produire un tel tableau (exemple pour n==4): 1 0 0 0 2 1 0 0 2 2 1 0 2 2 2 1 (Dans ce cas, vous pouvez le faire manuellement en définissant a[0][0] = 1, a[0][1] = 0 et ainsi de suite, mais vous ne le faites pas manuellement pour les tableaux de 100 lignes et 100 colonnes, ce qui est souvent le cas. ) Nous sommes impatients de vous montrer plusieurs façons de résoudre ce problème. Tout d'abord, notez que les éléments qui se trouvent au-dessus de la diagonale principale sont des éléments a[i][j] pour lesquels ij. Ainsi, nous pouvons comparer les valeurs i et j, qui déterminent la valeur de a[i][j]. Nous obtenons l'algorithme suivant: n = 4 a = [[0] * n for i in range(n)] for j in range(n): if i < j: a[i][j] = 0 elif i > j: a[i][j] = 2 else: a[i][j] = 1 Cet algorithme est lent: il utilise deux boucles et pour chaque paire (i, j) exécute une ou deux if instructions. Numpy où pour un tableau à 2 dimensions - python, tableaux, numpy. Si nous compliquons l'algorithme, nous serons en mesure de le faire sans condition.

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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. 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. Parcourir - tableau python 2 dimensions - Code Examples. 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.
J'ai un tableau 2 numpy. Je dois conserver toutes les lignes dont la valeur d'une colonne spécifique est supérieure à un certain nombre. En ce moment, j'ai: f_left = (f_sorted[:, attribute] >= split_point) Et c'est échouer avec: "Index Error: too many indices for array" Comment dois-je faire cela? Je ne peux pas le savoir sur le site Web Numpy, ici Réponses: 3 pour la réponse № 1 En fait, vous n'avez même pas besoin de savoir où. yy = (range(12)). Python parcourir tableau 2 dimensions de. reshape((4, 3)) yy[yy[:, 1] > 2] array([[ 3, 4, 5], [ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]) 2 pour la réponse № 2 x = ([[2, 3, 4], [5, 6, 7], [1, 2, 3], [8, 9, 10]]) array([[ 2, 3, 4], [ 5, 6, 7], [ 1, 2, 3], [ 8, 9, 10]]) Trouver les lignes où se trouvent le deuxième élément >=4 x[(x[:, 1] >= 4)] array([[ 5, 6, 7], [ 8, 9, 10]])

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