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    解决在onCreate()过程中获取View的width和Height为0的方法

    那么在onCreate()获取view的width和height会得到0呢，原因是Android的oncreate和onMesure是不同步的，我们在onCreate里面获取的width和height，...针对上面的问题，网上提供了4种解决方案： 1，View.post() 此方法的思路是在onCreate里面执行一个线程，知道获取View的宽高属性。...一般来说OnGlobalLayoutListener就是可以让我们获得到view的width和height的地方 但是注意这个方法在每次有些view的Layout发生变化的时候被调用（比如某个View...所以在onWindowFocusChanged获取的也是不为0的。...4，重写View的onLayout方法 我们知道Android的view绘制流程中是onMesure->onLayout()的顺序，所以在onLayout获取的也是真实的数据。

    1.2K80

    Keras 在fit-generator中获取验证数据的y_true和y_preds

    在Keras网络训练过程中，fit-generator为我们提供了很多便利。...过程中不保存、不返回预测结果，这部分没有办法修改，但可以在评价数据的同时对数据进行预测，得到结果并记录下来，传入到epoch_logs中，随后在回调函数的on_epoch_end中尽情使用。...注释后的模块，可以看到Keras中fit_generator就是用model.evaluate_generator对验证集评估的： # Epoch finished. if steps_done >...gt_per_batch = [] # 新建 y_true 的 list pr_per_batch = [] # 新建 y_pred 的 list 在核心循环while..._write_logs Keras的Tensorboard会记录logs中的内容，但是他只认识 int, float 等数值格式，我们保存在log中的复杂字典他没办法写入tesnorboard，需要对

    1.3K20

    Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

    Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...，如range、rand和randn。...概要与描述性统计（Summary and Descriptive Statistics）包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

    1.2K70

    大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

    图片在本篇内容中， ShowMeAI 将对最核心的数据处理和分析功能，梳理 PySpark 和 Pandas 相对应的代码片段，以便大家可以无痛地完成 Pandas 到大数据 PySpark 的转换图片大数据处理分析及机器学习建模相关知识...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法，可以轻松对下列统计值进行统计计算：列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换，最常见的是要对「字段/列」应用特定转换，在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成，但在PySpark 中我们可以使用udf（用户定义的函数）封装我们需要完成的变换的Python...） 总结本篇内容中， ShowMeAI 给大家总结了Pandas和PySpark对应的功能操作细节，我们可以看到Pandas和PySpark的语法有很多相似之处，但是要注意一些细节差异。...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。 如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

    8.2K72

    PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

    本文中，云朵君将和大家一起学习了如何将具有单行记录和多行记录的 JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 中，还要学习一次读取单个和多个文件以及使用不同的保存选项将 JSON 文件写回...文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。...注意： 开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...JSON 文件 PySpark JSON 数据源在不同的选项中提供了多个读取文件的选项，使用multiline选项读取分散在多行的 JSON 文件。...默认情况下，多行选项设置为 false。 下面是我们要读取的输入文件，同样的文件也可以在Github上找到。

    1.1K20

    DataFrame和Series的使用

    和 values属性获取行索引和值 first_row.values # 获取Series中所有的值, 返回的是np.ndarray对象 first_row.index # 返回Series的行索引...share.describe() # 一次性计算出 每一列 的关键统计量 平均值, 标准差, 极值, 分位数 movie.head(10) # 默认取前5条数据 查看数据类型及属性...# 查看df类型 type(df) # 查看df的shape属性，可以获取DataFrame的行数，列数 df.shape # 查看df的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns...loc方法传入行索引，来获取DataFrame的部分数据（一行，或多行） df.loc[0] df.loc[99] df.loc[last_row_index] iloc : 通过行号获取行数据 iloc...pop','gdpPercap']].mean() # 根据year分组，查看每年的life平均值，pop平均值和gpd平均值，用mean做聚合运算 也可以根据两个列分组，形成二维数据聚合 df.groupby

    10910

    PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

    **查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...随机抽样有两种方式，一种是在HIVE里面查数随机；另一种是在pyspark之中。...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...，这时可以使用explode方法 　　下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time...中，我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext

    30.5K10

    【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

    它无法在Python中使用 Spark SQL中的结构化数据 Apache Hive 1 #Apache Hive 2 #用Python创建HiveContext并查询数据 3 from pyspark.sql...最后再来讲讲Spark中两种类型的共享变量：累加器(accumulator)和广播变量(broadcast variable) 累加器：对信息进行聚合。常见得一个用法是在调试时对作业执行进行计数。...因为RDD本身提供的同步机制粒度太粗，尤其在transformation操作中变量状态不能同步，而累加器可以对那些与RDD本身的范围和粒度不一样的值进行聚合，不过它是一个write-only的变量，无法读取这个值...采样的方差 stdev() 标准差 sampleStdev() 采样的标准差 　　举例：从呼叫日志中移除距离过远的联系点 1 #用Python移除异常值 2 #要把String类型的RDD转化为数字数据...下周更新第7-9章，主要讲Spark在集群上的运行、Spark调优与调试和Spark SQL。

    2.1K80

    关于Windows Terminal无法在Win+X菜单和Win+R中通过wt.exe打开的问题

    ，但无法新建 / 重命名文件），测试的时候不小心修改了 Program Files\WindowsApps 文件夹的权限面板 前置条件 2：通过 Win+X 菜单和 Win+R 运行 wt.exe...都无法运行（打开后进程自动退出，且无 UI 提示），但是可以通过开始菜单和其他 terminal 中输入 wt.exe 运行 可以通过 terminal 中输入 wt.exe 运行就说明并非是应用损坏...Win+R）和 terminal 找到并调用的文件位置不同？...为什么软链接的 wt.exe 就能正常运行，而实际的 wt.exe 却无法运行，明明本质上都是同一个文件？...和 StackOverflow 上有遇到同样问题的老哥 关于方案 1：需要修改注册表中的值： HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion

    4.6K52

    pyspark之dataframe操作

    ={'a':'aa'}) # spark-方法1 # 在创建dataframe的时候重命名 data = spark.createDataFrame(data=[("Alberto", 2), ("Dakota...# 1.列的选择 # 选择一列的几种方式，比较麻烦，不像pandas直接用df['cols']就可以了 # 需要在filter,select等操作符中才能使用 color_df.select('length...方法 #如果a中值为空，就用b中的值填补 a[:-2].combine_first(b[2:]) #combine_first函数即对数据打补丁，用df2的数据填充df1中的缺失值 df1.combine_first...操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作 # 1.删除有缺失值的行 clean_data=final_data.na.drop() clean_data.show...()函数将数据返回到driver端，为Row对象，[0]可以获取Row的值 mean_salary = final_data.select(func.mean('salary')).collect()[

    10.5K10

    实现杂记（27）：解决在onCreate()过程中获取View的width和Height为0的4种方法

    来确定别的view的布局，但是在onCreate()获取view的width和height会得到0.view.getWidth()和view.getHeight()为0的根本原因是控件还没有完成绘制，你必须等待系统将绘制完...所以，我们必须用一种变通的方法，等到View绘制完成后去获取width和Height。下面有一些可行的解决方案。...2、语法很简单 3、重写View的onLayout方法 这个方法只在某些场景中实用，比如当你所要执行的东西应该作为他的内在逻辑被内聚、模块化在view中，否者这个解决方案就显得十分冗长和笨重。...附加：获取固定宽高 如果你要获取的view的width和height是固定的，那么你可以直接使用： 1 View.getMeasureWidth() 2 View.getMeasureHeight()...但是要注意，这两个方法所获取的width和height可能跟实际draw后的不一样。

    1.5K20

    直观、形象、动态，一文了解无处不在的标准差

    标准差揭示一组数字中彼此之间的差异，以及数字与平均值之间的差异。 举例而言，假设你收集了一些学生分数（出于简洁性考虑，我们假设这些分数是总体）。 ? 我们首先在简单的散点图中绘制这些数字： ?...上图中平方和 67.5 表示，如果我们将所有方框堆在一个巨大的正方形中，则大正方形的面积等于 67.5 points^2，points 指分数的单位。任意测量集的总变异都是正方形的面积。...本文对标准差概念的基础直观解释可以帮助大家更容易地理解，为什么在处理 z 分数（z-score）、正态分布、标准误差和方差分析时要使用标准差的单位。...此外，如果你用标准差公式中的拟合线 Y 替代平均值，则你在处理的是基础回归项，如均方误差（不开根号的话）、均方根误差（开根号，但是和拟合线相关）。...相关和回归公式均可使用不同量的平方和（或总变异区域）来写。分割平方和是理解机器学习中的泛化线性模型和偏差-方差权衡的关键概念。 简而言之：标准差无处不在。

    93610

    7道SparkSQL编程练习题

    公众号后台回复关键词：pyspark，获取本项目github地址。 为强化SparkSQL编程基本功，现提供一些小练习题。 读者可以使用SparkSQL编程完成这些小练习题，并输出结果。...这些练习题基本可以在15行代码以内完成，如果遇到困难，建议回看上一节SparkSQL的介绍。 完成这些练习题后，可以查看本节后面的参考答案，和自己的实现方案进行对比。....enableHiveSupport() \ .getOrCreate() sc = spark.sparkContext 一，练习题列表 1，求平均数 #任务：求data的平均值...("class1",15),("class2",16),("class2",16),("class1",17),("class2",19)] 二，练习题参考答案 1，求平均数 #任务：求data的平均值...，若有多个，求这些数的平均值 from pyspark.sql import functions as F data = [1,5,7,10,23,20,7,5,10,7,10] dfdata =

    2.1K20

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ，这可以作为其他算法的输入，比如LDA； 在Fitting过程中，CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量，一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting...N的真值序列转换到另一个在频域的长度为N的真值序列，DCT类提供了这一功能； from pyspark.ml.feature import DCT from pyspark.ml.linalg import...是一个预测器，可以通过fit数据集得到StandardScalerModel，这可用于计算总结统计数据，这个模型可以转换数据集中的一个vector列，使其用于一致的标准差或者均值为0； 注意：如果一个特征的标准差是...，也就是说，在指定分割范围外的数值将被作为错误对待； 注意：如果你不知道目标列的上下限，你需要添加正负无穷作为你分割的第一个和最后一个箱； 注意：提供的分割顺序必须是单调递增的，s0 的，它将被自动转换，这种情况下，哈希signature作为outputCol被创建； 在连接后的数据集中，原始数据集可以在datasetA和datasetB中被查询，一个距离列会增加到输出数据集中

    21.9K41

    数据波动中的阈值设定：绝对值or百分比

    若是实时数据监控，则可根据需求，选择更短时间内的数据进行比较，例如半小时或十分钟的数据对比。题外话：正态分布统计学中常用平均值和标准差来描述数据的波动情况。...一组样本数据中，如果要判断其中一个数据是否异常，一般使用 |(此数据 - 平均值)| / 标准差 来进行评价，此值越大越有异常。...现实世界中中很多现象的数据测量均属于或者近似正态分布，比如考试成绩、人群体重或身高等。对于符合正态分布的样本，按照公式会有99.7%的数据符合|(数据 - 平均值)| / 标准差 的数据在平均值 - 3标准差 , 平均值 + 3标准差区间内。不过，在实际生产环境中，验证数据分布和计算标准差往往较为繁琐。...因此，采用简单的同比或环比监控方法也能满足大多数监控需求。结论在数据监控中，合理的阈值设定至关重要。虽然绝对值监控简单，但常常无法准确捕捉到数据的细微波动。采用百分比监控方法能够更好地反映数据的变化。

    9900

    Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

    风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计，您可以在各种置信度水平上进行计算。...计算投资组合的VaR的步骤 为了计算投资组合的VaR，您可以按照以下步骤操作： 计算投资组合中股票的定期收益 根据收益创建协方差矩阵 计算投资组合均值和标准差 （根据投资组合中每只股票的投资水平加权）...用指定的置信区间，标准差和均值计算正态累积分布（PPF）的反函数 通过从步骤（4）的计算中减去初始投资，估算投资组合的风险价值（VaR） 1）计算投资组合中股票的定期收益 # 创建我们的股票投资组合...这将使我们能够计算整个投资组合的标准差和收益平均值。...3）计算投资组合的平均值和标准差 # 计算每只股票的平均收益 returns.mean() # 计算整个投资组合的平均回报， # 对投资权重进行归一化 avg_rets.dot(weights) #

    3.9K10
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