回顾一下 Option 类型的函数方法，它使 Option[T] 和 Int 之间的界限变得很清晰，看上去要比其他方法更加简单。...要使用 Option[T] 必须付出一些努力，但是总的来说，它产生了更清晰的代码和期望。...使用 Option(s) 在什么情况下，“无” 并不代表 “什么也没有”？当它为 0 的时候，与 null 有什么关系。...实际上，使用 Option[T] 类型可以使问题更加清晰（下一节将用到）。...在使用 Option[T] 时，关键的一点是认识到它实质上是一个大小为 “1” 的强类型集合，使用一个不同的值 None 表示 “nothing” 值的可能性。
然而不仅仅是空指针异常，当程序代码中出现各种错误时，我们的处理方式该如何呢？ 现在，让我们再看看Scala语法层面的Option。...Option对象并没有从根本上解决程序错误的问题，但只要使用得当，就能有效地将错误往程序的外层推，这实际上是消除副作用的惯常做法。...这也是如上代码中optGet之类函数的由来。即使是Scala的内置库，如String的split函数，返回的也并非一个Option，而是一个普通的数组。...然而，多数时候我们应该使用定义在Option中的函数，这些函数可以让代码变得更简单。...Tony Morris整理的scala.Option Cheat Sheet总结了这些函数的用法，可供参考。
我们会频繁地使用Scala的Option，用以解决类似Null Object之类的问题。...某种程度讲，使用Option必然会减少对空指针引用判断的丑陋代码，结合For Comprehension，确乎是Scala编程中的一把利器。...我在博客《引入Option优雅地保证健壮性》与《并非Null Object这么简单》中都详细对Option的本质与运用进行剖析与介绍。 然而，Option虽然好，我们却不可“贪杯”哦！...从语义上讲，Option代表一种容器（Monad）非空即有的两种状态，例如List的headOption就是对Option的合理诠释。那么，是否只要是两种状态的业务场景，就可以使用Option呢？...作为这个函数的调用者，我们该怎么看待这两个Option参数传递的业务含义？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 计算平均值 【问题描述】 从键盘输入三个整数，分别存入x,y,z三个整型变量中，计算并输出三个数的和以及平均值。...【输出形式】 在屏幕上分两行显示结果： 第一行为三个数的和，整数形式输出； 第二行为三个数的平均值，浮点数形式输出，小数点后保留两位小数。...【输入样例】 3 2 3 【输出样例】 8 2.67 【样例说明】 3、2、3的和为8，所以第一行输出8； 第二行输出3、2、3的平均值2.67（保留两位小数）。...实现代码： x,y,z=(input().split()) x=int(x) y=int(y) z=int(z) sum=x+y+z average=sum/3 print(sum) print(format
本篇博文分享一种有趣的LabVIEW编程思维：使用移位寄存器计算平均值。...6(进阶篇)——移位寄存器的使用_老曹-laocao的博客-CSDN博客_labview移位寄存器 常规计算平均值的方式是累加求和取平均，本篇博文将使用移位寄存器计算运行平均值。...通过一个示例了解移位寄存器求平均的方法，示例效果如下所示： 示例中LabVIEW运行生成随机数，使用通过Random Plot在前面板显示当前的随机值，并通过移位寄存器计算最近四个数值的运行平均值。...其中，移位寄存器用于为循环的当前迭代提供一个在前一次迭代中生成的值。在下面的代码中，在给定的迭代中生成的随机数被传递到移位寄存器（在右侧），并在下一次迭代中作为值返回（在左侧）。...项目下载请参见：LabVIEW使用移位寄存器计算平均值-嵌入式文档类资源-CSDN下载
假如你手上有100000张v26h8的ndvi，modis数据，这时候你想知道他们平均的结果。。。改使用如下代码。。。。...，列，投影等信息，所有的源文件这些信息都是一致的 print ('rows and cols is '),rows,cols filesum = [[0.0]*cols]*rows #栅格值和...，二维数组 average= [[0.0]*cols]*rows# 存放平均值，二维数组 filesum=np.array(filesum)#转换类型为np.array average...filepath = os.path.join(dirpath,filename) purename = filename.replace('.tif','') #获得除去扩展名的文件名...幅图像数据存入filedata中 count+=1 np.add(filesum,filedata,filesum) #求13幅图像相应栅格值的和
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。...>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均...>>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均
1 问题 如何使用python写一个简单的求平均值计算机。 2 方法 利用while循环做用户输入，使用户可多输入数字，按q可退出程序。 代码清单 1 print('我是一个求平均值的计算机。')...put_number = input('请输入数字,扣q终止程序:')if count == 0: result = 0else: result = total / countprint(f'您输入的数的平均值为...{result}') 3 结语 用while循环制作一个求平均值的计算机。...记得单独写一个当直接按q终止程序的情况，以免程序出错。
对于任意给定的对象，只要它的 hashCode() 返回值相同，那么程序调用 hash(int h) 方法所计算得到的 hash 码值总是相同的。...但是，“模”运算的消耗还是比较大的，在HashMap中是这样做的：调用 indexFor(int h, int length) 方法来计算该对象应该保存在 table 数组的哪个索引处。...也就是数组可以使用的位置比数组长度小了很多，这意味着进一步增加了碰撞的几率，减慢了查询的效率！ ...的hashCode的进一步优化，加入了高位计算，就使得只有相同的hash值的两个值才会被放到数组中的同一个位置上形成链表。 ...并且扩容的时候不必全部重新计算hash，只需要判断最高位。
在本文中，我们将演示如何在Scala的集合上使用exists函数，该函数适用于Scala的可变（Mutable）和不可变（Immutable）集合。...exists函数接受谓词函数（predicate function），并将使用该函数查找集合中与谓词匹配的第一个元素。...Scala文档中exists函数的定义如下： def exists(p: (A) ⇒ Boolean): Boolean exists函数是IterableLike特质（trait）的一个成员。...exists函数如何检查在序列中是否存在一个指定的元素： 下面的代码展示了如何使用exists函数来查找某个特定元素是否存在于一个序列中——更准确地说，就是使用exists函数来查找甜甜圈序列中存在普通甜甜圈元素...function and passing through the predicate function from Step 5 Does plain Donut exists = true 编译自：Scala
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...新的py文件，点击直接使用pycharm打开，运行报错，interpreter option为空 第一步：选择File，进入Settings。...第二步：1.选择Project中的Project Interpreter。2.选择下拉中的pathon解释器，如图为3.6的解释器。3.选择Apply，使设置生效。 运行代码成功。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Map结构是一种非常常见的结构，在各种程序语言都有对应的api，由于Spark的底层语言是Scala，所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。...（1）不可变Map 特点： api不太丰富 如果是var修饰，引用可变，支持读写 如果是val修饰，引用不可变，只能写入一次值，其后只读 var a:Map[String,Int]=Map("k1"->...判断是否为空 a.keys.foreach(println)//只打印key a.values.foreach(println)//只打印value a=Map()//数据清空使用再次...implicit val KeyOrdering=new Ordering[String] { override def compare(x: String, y: String): Int...[String,Int]=scala.collection.mutable.Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数 a += ("k3"->3)//添加元素 a += ("k4
1）mkString()方法的使用： 防盗版实名手机尾号：73203 package com object Test { def main(args: Array[String]): Unit
排序方法在实际的应用场景中非常常见，Scala里面有三种排序方法，分别是： sorted，sortBy ，sortWith 分别介绍下他们的功能： （1）sorted 对一个集合进行自然排序，通过传递隐式的...例子一：基于单集合单字段的排序 结果： 例子二：基于元组多字段的排序 注意多字段的排序，使用sorted比较麻烦，这里给出使用sortBy和sortWith的例子 先看基于sortBy的实现： 结果：...，如果一样，就按照名称降序排 结果： 再看sortWith的实现方法： 结果： 总结： 本篇介绍了scala里面的三种排序函数，都有其各自的应用场景： sorted：适合单集合的升降序 sortBy：适合对单个或多个属性的排序...，代码量比较少，推荐使用这种 sortWith：适合定制化场景比较高的排序规则，比较灵活，也能支持单个或多个属性的排序，但代码量稍多，内部实际是通过java里面的Comparator接口来完成排序的。...实际应用中，可以根据具体的场景来选择合适的排序策略。
, Friday, Saturday, Sunday = Value } 现在我们可以准确清晰地表示工作日，而无需使用String或Int等基本类型。...:( ") } } 在Scala中，我们严重依赖于编译器强大的类型系统，使用这种方法，编译器不能找到非穷尽模式匹配子句，也不能对不同的枚举使用重载方法。...:82) at enumeratum.Enum$$anonfun$withName$1.apply(Enum.scala:82) at scala.Option.getOrElse(Option.scala...("Momday") res3: Option[Weekday] = None 向枚举添加额外的值。...我的两个建议是： 如果您不想依赖于外部库，就使用sealed hierarchies 使用enumeratum，因为它提供了这里提到的所有特性 枚举特性总结 详尽的模式匹配 没有类型擦除 安全的序列化/
第二步：进入Project中的Project Interpreter。选择添加即可。
Example1: 在 Python 中使用 reduceByKey() 和 mapValues() 计算每个键对应的平均值: rdd.mapValues(lambda x: (x, 1)).reduceByKey...(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1])) 在 Scala 中使用 reduceByKey() 和 mapValues() 计算每个键对应的平均值: rdd.mapValues...为了更好地演示combineByKey() 是如何工作的,下面来看看如何计算各键对应的平均值: 在 Python 中使用 combineByKey() 求每个键对应的平均值: sumCount = nums.combineByKey...中使用 combineByKey() 求每个键对应的平均值: val result = input.combineByKey( (v) => (v, 1), (acc: (Int, Int...它会返回一个 scala.Option 对象,这是 Scala 中用来存放可能存在的对象的容器类。
time_end - time_start, 4), "s") #test_mean,test_std=compute_mean_and_std(test_data.imgs) #print("训练集的平均值...：{}，方差：{}".format(train_mean,train_std)) print("验证集的平均值：{}".format(val_mean)) print("验证集的方差：{}".format...(val_mean)) #print("测试集的平均值：{}，方差：{}".format(test_mean,test_std)) 输出的时候输出错了：应该是 print("验证集的方差：{}".format...说明：由于我们是使用pytorch的datasets.ImageFolder 读取数据集。为了传入图片，我们需要使用train_data.imgs类似的操作取出图片。...再使用Image.open()打开一张图片，转换成numpy格式，最后计算均值和方差。别看图中速度还是很快的，其实这是我运行几次的结果，数据是从缓存中获取的，第一次运行的时候速度会很慢。
',b) print('改变后的a',a) 二、python中的“np.nanmean”、“xarray.mean” 这个呢，是python中求平均值的小坑(当计算的数据中存在nan值时会出现)。...(也就是这五个数加起来的平均值)。...(1+2+3+4+5) / 5 当我们使用numpy.nanmean()方法计算时，可以看到是正确的结果。...np.nanmean(ds['temp']) 当我们使用xarray.mean()方法并同时输入两个维度“lat”“lon”计算时，可以看到是正确的结果。...ds['temp'].mean(dim=['lat','lon']) 当我们使用xarray.mean()方法并先对维度“lon”计算平均，再对维度“lat”计算平均时，可以看到结果偏离了正确的均值。
println(list.indexOf("b",0)) //返回所有元素，除了最后一个 println(list.init) //计算多个集合的交集 ...//通过给定的方法将所有元素重新计算 list.map(x=> x+"jason").foreach(println) //查找最大元素 println(list.max)... //查找最小元素 println(list.min) //列表所有元素作为字符串显示 println(list.mkString) //使用分隔符将列表所有元素作为字符串显示... println(list.sorted) //检测列表在指定位置是否包含指定序列 println(list.startsWith(Seq("a"),1)) //计算集合元素之和...,这个地方必须是int类型,如果是string直接报错 //println(list.sum) //返回所有元素，除了第一个 println(list.tail)
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