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PGC123

执行代码报错没有spark

执行代码报错没有spark答：spark 是spark2.0以后的spark程序入口，在spark-shell中默认初始化，如果不是使用spark-shell连接spark则z需要自定义spark.自定义方式如下#使用pyspark shell 的时候默认生成sc spark,可以不初始化from pyspark import SparkConf, SparkContextfrom

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PGC123

使用spark的时候提示没有'sc'怎么办？

使用spark的时候提示没有'sc'怎么办？答：sc是开发spark程序的入口，如果使用spark-shell的话可以自动生成否则需要自定义。自定义方式如下：#首先生成sc,使用pyspark shell 的时候默认生成sc可以不初始化from pyspark import SparkConf, SparkContextimport osimport time# 配置环境变量

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詹惠儿

python如何使用索引数组进行索引

使用索引数组进行索引通过使用数组作为索引，可以在numpy中完成索引。在切片的情况下，返回数组的视图或浅副本，但在索引数组中返回原始数组的副本。Numpy数组可以使用其他数组或任何其他序列进行索引，但元组除外。最后一个元素的索引为-1秒，最后为-2，依此类推。示例＃1：# Python program to demonstrate # the use of index arrays.i

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詹惠儿

为什么我们需要NumPy？

为什么我们需要NumPy？出现了一个问题，当python列表已存在时，为什么我们需要NumPy。答案是我们无法直接对两个列表的所有元素执行操作。例如，我们不能直接乘以两个列表，我们必须按元素方式进行。这就是NumPy的作用发挥作用的地方。示例＃1：# Python program to demonstrate a need of NumPy list1 = [1, 2, 3, 4 ,

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詹惠儿

如何理解结构化数组的数据类型对象

具有结构化数组的数据类型对象：数据类型对象对于创建结构化数组非常有用。结构化数组是包含不同类型数据的数组。可以在字段的帮助下访问结构化数组。字段就像指定对象的名称。在结构化数组的情况下，dtype对象也将被构造。 # Python program for demonstrating # the use of fieldsimport numpy as np # A structur

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詹惠儿

python如何展平数组

展平数组：我们可以使用展平方法将数据的副本折叠到一个维度。它接受订单参数。默认值为“C”（对于行主要顺序）。使用'F'作为列主要订单。numpy.ndarray.flatten（order ='C'）：将折叠的数组的副本返回到一个维度。# Python Program illustrating# numpy.flatten() method import numpy as geek

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詹惠儿

python的linspace函数

numpy.linspace（start，stop，num = 50，endpoint = True，retstep = False，dtype = None）：均匀地返回数字空格。与范围类似但不是步骤而是使用样本编号。# Python Programming illustrating# numpy.linspace method import numpy as geek # res

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詹惠儿

python如何重塑数组

重塑数组：我们可以使用reshape方法重塑数组。考虑一个具有形状的数组（a1，a2，a3，...，aN）。我们可以重塑并将其转换为另一个具有形状的数组（b1，b2，b3，...，bM）。唯一需要的条件是：a1 x a2 x a3 ... x aN = b1 x b2 x b3 ... x bM。（即阵列的原始大小保持不变。）numpy.reshape（array，shape，order

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詹惠儿

如何使用numpy方法创建数组

使用numpy方法创建数组： NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。这些最小化了增加阵列的必要性，这是一项昂贵的操作例如：np.zeros，np.empty等。numpy.empty（shape，dtype = float，order ='C'）：返回给定形状和类型的新数组，带有随机值。# Python Programming illustrating# numpy

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詹惠儿

如何使用数组函数创建数组

使用数组函数创建数组：array（数据类型，值列表）函数用于创建一个数组，其数据类型和值在参数中指定。示例：# Python code to demonstrate the working of # array() # importing "array" for array operationsimport array # initializing array with

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詹惠儿

Numpy中的N维数组

Numpy中的数组是一个元素表（通常是数字），它们都是相同的类型，由正整数元组索引。在Numpy中，数组的维数被称为数组的等级。沿每个维度给出数组大小的整数元组称为数组的形状。Numpy中的数，类称为ndarray。Numpy数组中的元素可以使用方括号访问，并且可以使用嵌套的Python列表进行初始化。示例：[[1,2,3]， [4,2,5]]这里，rank = 2（因为它是

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wo56565

设计一个函数，统计一个字符串中出现频率最高的字符及其出现次数

def find_most_freq(string): """ :param string: 输入一个字符串 :return: 返回字符串中出现频率最高的字符及其出现次数 """ my_dict={} for x in string: if x not in my_dict: my_dict[x] = 1

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wo56565

设计一个函数，计算字符串中所有数字序列的和

import redef sum_num_seq(string): """ :param string: 给定一个字符串 :return: 返回里面数字序列的和 """ nums = re.compile(r'\d ') mylist = nums.findall(string) my_sum = 0 for num in m

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wo56565

设计一个函数，判断传入的整数列表

def is_arithmetic_series(num_list): """ :param num_list: 给定需要判断的列表 :return: 是等差数列返回True，否则返回False """ num_list.sort() # 这种方法函数会有副作用，所以这道题不得分 difference = num_list[1] - num_lis

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wo56565

设计一个函数，统计字符串中英文字母和数字各自出现的次数

def count_letter_number(string): letter_count = 0 digit_count = 0 for ch in string: if 'a'

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wo56565

设计一个函数，生成指定长度的验证码

from random import randrangedef generate_code(length=4): all_chars = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789' all_chars_len = len(all_chars) code = '' for _ i

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wo56565

29. 解释一下Python中的成员运算符

通过成员运算符‘in’和‘notin’，我们可以确认一个值是否是另一个值的成员。 >>> 'me'in'disappointment'True>>> 'us'notin'disappointment'True

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wo56565

解释一下Python中的逻辑运算符

Python中有3个逻辑运算符：and，or，not。 >>> FalseandTrueFalse>>> 7>> not2==2False

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wo56565

元组的解封装是什么？

首先我们来看解封装： >>> mytuple=3,4,5>>> mytuple (3, 4, 5) 这将 3，4，5 封装到元组 mytuple 中。现在我们将这些值解封装到变量 x，y，z 中： >>> x,y,z=mytuple >>> x y z 得到结果12.

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wo56565

怎样获取字典中所有键的列表？

使用 keys() 获取字典中的所有键 >>> mydict={'a':1,'b':2,'c':3,'e':5} >>> mydict.keys() dict_keys(['a', 'b', 'c', 'e'])

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