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尝鲜 ES2019 的新功能

在某些时候，数组的元素还是数组，这些类型的数组称为嵌套数组。 要取消数组的嵌套（展平它们），我们不得不使用递归。现在引入 flat()，可以用一行代码完成。...假设一个数组的嵌套深度为3，并且我们仅将其展平到深度 2，那么主数组中仍然会存在一个嵌套数组。 句法 ? flat()句法 返回值 它返回一个扁平数组。 示例 ?...用 flat() 展平一个深度为3的嵌套数组，参数深度为3。 如果将参数深度设为2，我们得到： ? 可以看到输出中仍然有一个未展平的数组。...在此例中，我们逐个显示 map 和 flatMap 以显示两个函数之间的差异。 map() 返回嵌套数组，而flatMap() 的输出除了数组的展平外，还与 map 的结构相同。...在上面的例子中，可以看到没有为 catch 提供变量。 符号描述 当我们在 JS 中创建一个 Symbol 时，可以指定一个在以后用于调试的描述。

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【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

一、RDD#sortBy 方法 1、RDD#sortBy 语法简介 RDD#sortBy 方法 用于 按照 指定的 键 对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法 接受一个 函数 作为 参数 , 该函数从...; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键 Key 为单词 , 值 Value...为 数字 1 , 对上述 二元元组 列表 进行 聚合操作 , 相同的 键 Key 对应的 值 Value 进行相加 ; 将聚合后的结果的 单词出现次数作为 排序键 进行排序 , 按照升序进行排序 ;..., 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) print("...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

Y ; 具体操作方法是 : 先将相同 键 key 对应的 值 value 列表中的元素进行 reduce 操作 , 返回一个减少后的值，并将该键值对存储在RDD中 ; 2、RDD#reduceByKey..., 不会改变它们的行为的性质 ; 两个方法结合使用的结果与执行顺序无关 ; 可重入性 ( commutativity ) : 在多任务环境下 , 一个方法可以被多个任务调用 , 而不会出现数据竞争或状态错误的问题..., 统计文件中单词的个数 ; 思路 : 先 读取数据到 RDD 中 , 然后 按照空格分割开 再展平 , 获取到每个单词 , 根据上述单词列表 , 生成一个 二元元组 列表 , 列表中每个元素的 键...字符串 列表 , 然后展平数据解除嵌套 ; # 通过 flatMap 展平文件, 先按照 空格 切割每行数据为 字符串 列表 # 然后展平数据解除嵌套 rdd2 = rdd.flatMap(lambda...查看文件内容展平效果 : ", rdd2.collect()) # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element

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numpy meshgrid和reval用法

在机器学习的特征处理中，meshgrid使用的很多，我之前对于meshgrid的用法一直是有点茫然记不住，后来看到一个stackoverflow的帖子恍然大悟，所以记录分享一下，numpy.meshgrid...参数： - `*xi`：一组一维数组，表示坐标轴的取值范围。 - `indexing`：可选参数，确定返回的坐标矩阵的索引顺序。...返回值： - 单个二维数组或多个二维数组，表示输入数组的所有可能的坐标对组合。...numpy.ravel()：函数签名：numpy.ravel(a, order='C')numpy.ravel() 用于将多维数组展平为一维数组。它接受一个多维数组作为输入，返回一个展平后的一维数组。...- `order`：可选参数，确定展平数组的顺序。默认值为 `'C'`，表示按行展平（C 风格）。返回值： - 一维数组，表示展平后的数组。

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经验丰富程序员才知道的15种高级Python小技巧

首先按年龄分类，然后按名字分类，使用operator.itemgetter()从列表中的每个字典中获取年龄和名字字段，这样你就会得到想要的结果： [ {<!...在Python 3.9中，合并字典变得更加简洁。...上面Python 3.9中的合并可以重写为： merged = dict1 | dict2 8.返回多个值 Python中的函数在没有字典，列表和类的情况下可以返回多个变量，它的工作方式如下： defget_user...14.展平嵌套列表 有些情况下我们会遇到一些嵌套的列表，其每个元素又是各自不同的列表，这种时候我们就可以利用列表推导式来把这种嵌套列表展平，如下面2层嵌套的例子： nested_list = [[1，2...，如果是更多层嵌套，就需要有多少层写多少for循环，比较麻烦，其实还有一种更好的方法，我们可以使用pip install dm-tree来安装tree这个专门用于展平嵌套结构的库，可以展平任意层嵌套列表

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Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

从已有数据中创建 直接对python的基础数据类型（如列表、元组等）进行转换来生成ndarray。...利用random模块生成ndarray 在深度学习中，我们经常需要对一些变量进行初始化，适当的初始化能提高模型的性能。...▲图1-1 获取多维数组中的元素 获取数组中的部分元素除通过指定索引标签外，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数从指定的样本中进行随机抽取数据。...在机器学习或深度学习中，会经常遇到需要把多个向量或矩阵按某轴方向进行合并的情况，也会遇到展平的情况，如在卷积或循环神经网络中，在全连接层之前，需要把矩阵展平。...广播提供了一种向量化数组操作的方法，以便在C中而不是在Python中进行循环，这通常会带来更高效的算法实现。广播的兼容原则为： 对齐尾部维度。 shape相等or其中shape元素中有一个为1。

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NumPy：Python科学计算基础包

生成Numpy数组 从已有数据中创建数组 一般来说，对于一些基础的数据，我们在Python中都是直接使用list。...而如果这个时候，需要进行大量的运算，我们不妨将list列表转换为numpy数组进行计算。...，效果如下： 通过random生成数组 在深度学习中，我们经常会通过随机数创建一些数组进行测试，比如创建符合正态分布的随机数，又或者打乱数据等等。...nd.ravel 将向量nd进行展平，即多维变一维，不会产生原向量的副本 nd.flatten 将向量nd进行展平，即多维变一维，返回原数组的副本 nd.squeeze 只能对一维数组进行降维，多维不会报错...，没有参数按照行优先展平 nd = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(nd.ravel('F')) # 展平为一维 nd = np.array([[1, 2], [3,

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Python绘制垂直剖面流线图教程

V-W的剖面，想尝试用流线图画个类似的经圈环流图 matplotlib可以用streamplot(X,Y,u,v)画流线，但是X,Y的要求比较严格（等距，单调递增） 但是画出来的图方向和大小是不对的 在今天的文章中...首先设置好坐标轴范围与刻度，以等高线形式呈现风切变率。然后调用myStreamPlot函数，对经度、纬度、东西风向分量u、南北风向分量v以及垂直风速w_clm进行预处理，并调整单位便于理解。...v = np.flipud(v) # 翻转风速v分量 u = u.flatten() # 展平u分量 v = v.flatten() # 展平v分量...myStreamPlot(lat[::2], lev, v_clm[:, ::2], -w_clm[:, ::2]*100, color='k', density=2.5) # 显示图形 plt.show() 在以上代码中我对风数据作了翻转后再插值处理...， 还有y轴的刻度也有小小修改（标记的刻度是刻意修改的，以配合翻转的数组） 当然还有另一种方法就是将气压转为高度，如此就不必对数组进行翻转 有更好的方法欢迎私信交流

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（数据科学学习手札101）funcy：Python中的函数式编程百宝箱

fc.count(): print(i, end='\r') # 当i大于等于1000时停止迭代，否则继续 if i >= 1000: break 展平嵌套数组...funcy中的flatten()可以用来展平任意的嵌套数组： ?...图3 批量删除满足指定条件的元素 　　在funcy中有两种从原始列表中删除指定元素的方法，方式1是使用remove()来传入条件判断函数来删除满足条件的元素，类似filter()的方式： ?...图6 等长度拆分数组，丢弃末尾长度不足的部分 funcy中的partition()帮助我们对输入的数组做指定长度的切片划分，譬如下面的例子，我们对列表[0, 1, ..., 10]进行长度为3的切片拆分...图11 阻止函数遇到指定错误时的常规报错方式 　　上面介绍的silent()会帮助传入函数遇到任意错误时返回None，而funcy中的ignore()则赋予我们指定错误类型，以及报错时设定返回值的能力：

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这个库堪称Python编程的瑞士军刀！

fc.count(): print(i, end='\r') # 当i大于等于1000时停止迭代，否则继续 if i >= 1000: break 「展平嵌套数组...」 funcy中的flatten()可以用来展平任意的嵌套数组： 图2 「在指定数组中插空」 funcy中的interpose()可以用来将指定元素插入到对应数组的两两元素之间： 图3 「批量删除满足指定条件的元素...」 在funcy中有两种从原始列表中删除指定元素的方法，方式1是使用remove()来传入条件判断函数来删除满足条件的元素，类似filter()的方式： 图4 第二种方式是利用funcy中的without...，我们对列表[0, 1, ..., 10]进行长度为3的切片拆分，剩余不足长度3的部分就会被丢弃： 图7 「等长度拆分数组，并保留长度不足的部分」 与partition()功能相似，funcy中的chunks...~ 图15 「约束某个函数的可执行次数」 有些情况下，我们希望程序中的某个函数在整个程序的生命周期中只执行一次，譬如创建数据库连接等操作时，而funcy中提供的装饰器once就可以帮助我们快速实现这个功能

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Python数据分析--numpy总结

创建特定形状的多维数组 利用arange函数 存取元素 矩阵操作 数据合并与展平 合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较： 使用循环与向量运算比较： 广播机制...数值在一个值域之内的数据 nd12[(nd12>3)&(nd12<10)] #截取多维数组中，指定的行,如读取第2,3行 nd12[[1,2]] #或nd12[1:3,:] ##截取多维数组中，指定的列...，还可以使用一些函数来实现，如通过random.choice函数可以从指定的样本中进行随机抽取数据。...print("按列优先,展平") print(nd15.ravel('F')) #按照行优先，展平。...print("按行优先,展平") print(nd15.ravel()) [[0 1 2] [3 4 5]] 按列优先,展平 [0 3 1 4 2 5] 按行优先,展平 [0 1 2 3 4 5] 通用函数

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iOS 11 更大的导航 （官方翻译版）

导航栏标题 考虑在导航栏中显示当前视图的标题。在大多数情况下，标题可帮助人们了解他们正在查看的内容。但是，如果导航栏标题似乎是多余的，可以将标题留空。...在一些应用程序中，大标题的大胆大胆的文字可以帮助人们浏览和搜索。例如，在标签布局中，大标题可以帮助澄清活动选项卡，并在用户滚动到顶部时通知用户。...手机使用这种方法，而音乐使用大的标题来区分专辑，艺术家，播放列表和收音机等内容区域。当用户开始滚动内容时，大标题转换为标准标题。大标题在所有应用程序中都没有意义，不应与内容竞争。...如果您认为在没有当前屏幕的完整路径的情况下，人们可能会迷失方向，请考虑对应用程序的层次结构进行展平。 给文本标题按钮足够的空间。...对于开发人员指南，请参阅UIBarButtonSystemItemFixedSpace在恒定值的UIBarButtonItem。 考虑在导航栏中使用分段控件来展平应用程序的信息层次结构。

2.8K30

PNAS：人类小脑皮层的表面积相当于大脑的80%

首先，看似互相矛盾的是，小脑的一些薄层表现为圆柱状（更多的外向曲率），看似可以用传统的方法对其进行膨胀以及展平。但是，薄层在小脑中间的小脑蚓明显的分裂为多个小薄层，并延伸至对侧半球。...这些大块的中线前侧边缘从两个旁中央结构开始，这两个地方的白质裸漏在外面。最后，两个旁绒球以及第九小叶分别膨胀和展平。   ...在进行分割分别展平后，小脑皮层各部分在引入最小局部形变的情况下被完全展平。展开后的小脑皮层在前后轴向上的内容得到了极大的延伸，大约有1米长但却只有10厘米宽。...该研究也对小脑的主要核团-齿状回，进行了皮层重建。在膨胀之前，这些核团的外形就像皮塔饼口袋一般，展平中将其从中间分开为两部分（图2底部）。...为了探究灵长类动物的新皮层以及小脑皮层在进化过程中是如何变化的，该研究利用类似方法对一恒河猴的小脑以及新皮层进行了重建、膨胀以及展平（Movie 2）。

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Promise 与 RxJS

举例说promise().then(A).then(B).then(C).catch(D)，数据是顺着链以此传播，但是只有一次，数据从A到B之后，A这个promise的状态发生了改变，从pedding转成了...而Rx则不同，我们从Rx的接口就可以知道，它有onNext，onComplete和onError，onNext可以响应无数次，这也是符合我们对数据响应式的理解，数据在源头被隔三差五的发出，只要源头认为没有流尽...此函数将类promise对象的多层嵌套展平。...Resolve一个thenable 不要在解析为自身的thenable 上调用Promise.resolve，这将导致无限递归，因为它试图展平无限嵌套的promise。...async/await 相比原来的Promise的优势在于处理 then 链，不必把回调嵌套在then中，只要await即可，如 function say() { return new Promise

1.7K20

【Keras篇】---Keras初始，两种模型构造方法，利用keras实现手写数字体识别

在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络 这些元素可以通过一个列表来制定，然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模型。  ...，而决定返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...，而决定 # 返回值的唯一要素则是其参数，这大大减轻了代码测试的工作量 # 在通用模型中，定义的时候，从输入的多维矩阵开始，然后定义各层及其要素，最后定义输出层 # 将输入层和输出层作为参数纳入通用模型中就可以定义一个模型对象...所有要素都齐备以后，就可以定义模型对象了，参数很简单，分别是输入和输出，其中包含了 # 中间的各种信息 model = Model(inputs=input, outputs=y) # 当模型对象定义完成之后...activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Dropout(0.5)) # 把当前层节点展平

1.1K20

​FlattenQuant | 推动低比特量化技术突破，大幅提升大型语言模型的计算效率和部署性能！

在本文中，作者介绍了一种称为FlattenQuant的方法，通过展平张量中的大通道，显著降低张量的最大值，以实现比特张量量化且精度损失最小。...值得注意的是，INT4数据类型提供的表示范围仅是INT8的 1/16 。由于矩阵乘法是在激活和权重都量化到INT4之后进行的，即使是轻微的量化错误也可能产生重大影响。...采用展平操作有效地降低了最大值，从而减轻了量化挑战。此外，集成GPTQ可以有效地补偿权重量化过程中产生的误差。值得注意的是，要强调的是GPTQ优化是在每一层的展平权重上进行的。...表4展示了作者实验中LLMs相应的设置。在OPT的6.7b、13b、30b和66b模型上，作者的方法一致地实现了近50%的层量化，使用了INT4。另外，展平的比例主要保持在25%的范围内。...截断阈值为了在量化精度和资源使用之间取得平衡，有必要选择一个合适的参数 \beta 值，如公式7所示。从OPT-6.7模型获得的研究结果展示在表8中。

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