如何在bigquery中将嵌套数组数据展平为行_如何在CosmosDB查询中将值的数组展平为行？_如何在postgres中将多个行值展平为连接字符串？ - 腾讯云开发者社区

flat() flat() 是一种用于展平数组的方法。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。一个被展平的数组是一个深度为 0 的数组，flat() 接受一个参数，一个代表深度的数字。深度指的是数组内嵌套的数量。...通常在 JavaScript 中，数组的深度可以为无穷大，或者直到内存不足为止。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。...flatMap() flatMap() 用于展平嵌套数组并根据给出的像 map() 这样的函数更改值。此函数作用于数组并用一个回调函数作为参数。回调函数用于指示数组应该怎样被展平。

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Druid 数据模式设计技巧

禁用 rollup 功能后，Druid 将为输入数据中为每一行存储一行，而不进行任何预聚合。德鲁伊中的每一行都必须有一个时间戳。数据总是按时间划分，每个查询都有一个时间过滤器。...它们通常存储为数字（整数或浮点数），但也可以存储为复杂对象，例如[HyperLogLog sketches 或近似分位数]。...关系模型（如 Hive 或 PostgreSQL。） Druid 数据源通常等效于关系数据库中的表。...而在 Druid 中，通常使用完全展平的数据源，这些数据源在查询时不需要 join。...在 Druid 中建模日志数据的提示：如果你预先不知道要有哪些列，可以使用一个空白的维度列表，然后自动检测维度列。如果你嵌套了数据，请使用flattenSpec展平数据。

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Python必备基础：这些NumPy的神操作你都掌握了吗？

nd12[1:3,1:3] #截取一个多维数组中，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]] #...：计算方阵的逆 qr：计算qr分解 svd：计算奇异值分解svd solve：解线性方程组Ax = b，其中A为方阵 lstsq：计算Ax=b的最小二乘解 04 数据合并与展平在机器学习或深度学习中，...这节介绍几种数据合并和展平的方法。 1....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()) 打印结果： [[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

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Flink与Spark读写parquet文件全解析

它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Parquet 使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套命名空间的简单展平。 Parquet 经过优化，可以批量处理复杂数据，并具有不同的方式来实现高效的数据压缩和编码类型。...Parquet 的一些好处包括：与 CSV 等基于行的文件相比，Apache Parquet 等列式存储旨在提高效率。查询时，列式存储可以非常快速地跳过不相关的数据。...因此，与面向行的数据库相比，聚合查询耗时更少。这种存储方式已转化为节省硬件并最大限度地减少访问数据的延迟。 Apache Parquet 是从头开始构建的。因此它能够支持高级嵌套数据结构。...Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术，如 AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc

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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...(25).reshape([5,5]) nd12[1:3,1:3] #截取一个多维数组中，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,如读取第2,3列 nd12[:,1:3] array([[ 1, 2], [ 6, 7],...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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Hudi Transformers（转换器）

FROM WHERE trip_type='personal_trips'; SELECT * FROM tmp_personal_trips; Flattening转换器该转换器可以展平嵌套对象...它通过以嵌套方式为内部字段添加外部字段和 _ 前缀来展平传入记录中的嵌套字段。目前不支持扁平化数组。...下面的示例首先展平传入的记录，然后根据指定的查询进行 sql 投影： --transformer-class org.apache.hudi.utilities.transform.FlatteningTransformer...如果字段不存在，它会添加值为 I 的 Op 字段。...原文链接：https://hudi.apache.org/docs/transforms 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明

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用MongoDB Change Streams 在BigQuery中复制数据

本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...复制无模式数据使用MongoDB数据库是我们要注意的第一件事情就是一些集合有一个需要注意的模式：嵌套文档，而且其中一些文档也是数组。通常，一个嵌套文档代表一个一对一关系，一个数组是一对多关系。...幸运的是Big Query同时支持重复的和嵌套的字段。根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。...另外一个小问题是BigQuery并不天生支持提取一个以JSON编码的数组中的所有元素。结论对于我们来说付出的代价（迭代时间，轻松的变化，简单的管道）是物超所值的。

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NumPy学习笔记

__version__) 结果如下：用于生成array的数据源中如果有多种类型的元素，转成NumPy数组的时候，会统一成精度更高的元素 NumPy数组有个dtype属性，用来描述数组中每个元素的类型...：还可以强转：对于嵌套列表，转为NumPy数组后就是高维数组：可以用NumPy的arange生成数组（注意是列表不是迭代器），arange的四个入参分别是：起始、截止、步长、类型：...这里不细说爱因斯坦求和约定本身，只聊聊NumPy对该约定的支持，主要是einsum方法的使用：如下图，表达式i->，箭头左侧只有一个字母，表示输入是一维，箭头右侧空空如也，表示降到0维，也就是求和...（mean是计算平均值）数据访问 slice：分片参数 transpose：转置二维数组 ravel：展平多维数组，返回值是原值的视图，修改返回值会导致原值被改 flatten：展平多维数组，返回值是新的内存对象...，修改返回值不会影响原值广播 NumPy的广播，也叫张量自动扩张，在两个数组实施运算的时候，如果两个数组形状不同，可以扩充较小数组来匹配较大数组的形状一维数组与单个数字相加的时候，单个数字会被扩充为数组

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CNN的Flatten操作 | Pytorch系列（七）

这些尺寸告诉我们这是裁剪过的图像，因为MNIST数据集是包含28 x 28的图像。现在让我们看看如何将这两个高度轴和宽度轴展平为单个长度为324的轴。上图显示了我们的扁平化输出，其单轴长度为324。...在此示例中，我们将展平整个张量图像，但是如果我们只想展平张量内的特定轴怎么办？这是使用CNN时通常需要的操作。让我们看看如何使用PyTorch展平代码中的张量的特定轴。...每个通道包含4个数组，其中包含4个数字或标量组件。让我们通过这个张量的下标来看看这个。这是第一个图像。...检查形状，我们可以看到我们有一个2级张量，其中三个单色通道图像被展平为16个像素。四、扁平化一个RGB图如果我们将RGB图像展平，那么颜色会怎样？...每个颜色通道将首先被展平。然后，展平后的通道将在张量的单个轴上并排排列。让我们来看一个代码示例。我们将构建一个示例RGB图像张量，高度为2，宽度为2。

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path是什么意思啊_globalmapper转换投影

有五种投影：列表投影切片投影对象投影展平投影过滤投影处理投影需要注意的点投影分为两个步骤。左侧（LHS）创建一个初始值的JSON数组。...写法说明 []：将子列表展平到父列表中 ....而对于null，是不会添加到最终返回的结果数组里的，所以最终结果只有[2, 3]。展平投影 JMESPath表达式中可以使用多个投影。...[]会创建一个投影，因此展平投影右侧的任何内容都会投影到新创建的展平列表中。...总结筛选器表达式是为数组定义的，其一般形式为LHS [?

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ECMAScript 2019(ES10) 的新特性总结

快速通道： ES6、ES7、ES8、ES9、ES10、ES11、ES12、ES13新特性大全老规矩，先纵览下 ES2019 的新功能: Array.flat()和Array.flatMap()：数组展平...加强格式转化 Array.prototype.sort() 更加稳定 Function.prototype.toString() 重新修订 Array.flat()和Array.flatMap() 数组展平...Array.flat()把数组展平，通过传入层级深度参数（默认为1），来为下层数组提升层级。...4, 5, 6 ] Array.prototype.flatMap() 它是Array.prototype.map() 和 Array.prototype.flat() 的组合，通过对map调整后的数据尝试展平操作...JSON.parse(json); return true; } catch { return false; } }; JSON Superset 超集之前如果JSON字符串中包含有行分隔符

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temptation系列_dramatical murder攻略

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numpy meshgrid和reval用法

默认值为 `'xy'`，表示以笛卡尔坐标顺序返回。 - `sparse`：可选参数，确定返回的坐标矩阵是否为稀疏矩阵。默认值为 `False`，返回密集矩阵。...- `copy`：可选参数，确定是否复制输入数组。默认值为 `True`，表示复制输入数组。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。...参数： - `a`：多维数组。 - `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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分享 13 个有用的 JavaScript 片段，提升你的工作效率

String是否为Json 当您需要检查数据是字符串还是 JSON 时，此代码片段会派上用场。假设您从服务器端收到响应并解析该数据，您需要检查它是 JSON 还是字符串。检查下面的代码片段。...].reverse().join(''); } console.log(Reverse("data")) //atad console.log(Reverse("Code")) //edoC 10、展平深度数组...展平数组是将任何有序数组和二维数组转换为一维数组的过程。...简而言之，您可以减少数组的维数。您已经看过“展平数组”片段代码，但是深度展平数组又如何呢？当您有一个大的有序数组并且正常的展平对其不起作用时，此代码片段非常有用。为此，您需要深度平整。...为此，我们需要确保拥有一定大小的数据，不会使内存过载。查看下面的代码片段，了解如何检查任何数据的字节。

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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 )

: Tom Jerry Tom Jerry Tom Jack Jerry 读取文件中的内容 , 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...'] 然后 , 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 ; # 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 element: element.split(" ")) # 内容为 : ['Tom', 'Jerry', 'Tom'..., 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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NumPy：Python科学计算基础包

函数意义 np.zeros((3,4)) 创建3行4列全部为0的数组 np.ones((3,4)) 创建3行4列全部为1的数组 np.empty((2,4)) 创建2行4列的空数组，空数组中的值并不为...) 以nd相同的维度创建空数组 np.eye(5) 创建一个5*5的矩阵，对角线为1，其余为0 np.full((2,2),111) 创建一个2行2列全是111的数组，第2个参数为指定值下面，我们随机举些列子...，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，但没有任何影响 nd.transpose...6, 7, 8, 9, 10]) print(nd.resize(5, 2)) # 行列对换 nd = np.arange(12).reshape(3, 4) print(nd.T) # 按照列优先展平...，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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NumPy 获取唯一元素、出现次数、展平数组

unique_values = np.unique(a_2d) >>> print(unique_values) [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12] 如果未传递axis参数，则二维数组将被展平...如果要获取唯一的行或列，请确保传递axis参数。...[ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]] >>> print(indices) [0 1 2] >>> print(occurrence_count) [2 1 1] 2 重塑和展平多维数组...有两种常用的展平数组的方法：.flatten() 和.ravel()。...如果从这个数组开始： >>> x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) 可以使用“flatten”将数组展平为1D阵列

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玩转多维数组：高效访问和遍历，有两下子！

多维数组不仅可以提高数据的组织性，还可以在许多算法和数据结构中发挥关键作用。然而，多维数组的使用也带来了一些挑战，比如如何高效地访问和遍历这些数组。本文将深入探讨这些主题，并提供一些实用的技巧和方法。...正文在Java中，多维数组可以看作是数组的数组。例如，一个二维数组可以被看作是行的数组，每行又是一个整数的数组。这种结构可以扩展到更高维度，如三维或更多。...int[][] arr = new int[2][3];arr[1][2] = 5; //设置第二行第三列的值为5 当我们需要访问多维数组中的大量元素时，使用多重索引可能会变得非常低效。...row) * numCols + col;arr[index] = 5; //设置第二个面的第三行第四列的值为5使用多重索引访问访问多维数组的基本方法是使用多重索引。...这种方法直观且易于理解，但当涉及到大型数组或频繁访问时，可能会变得效率低下。一维数组表示法为了提高访问效率，我们可以将多维数组“展平”为一维数组。

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分享 10 个关于 Reduce 函数的使用小技巧

有多少种方法可以得到数组的最大值或最小值？...10, 6, 5]; const max = Math.max(...array); // 10 const min = Math.min(...array); // -1 2）：使用减少是的，只需一行代码...name=fatfish&age=100 5、展平多层嵌套数组你知道如何展平多层嵌套数组吗？...1, [2, [3, [4, [5]]]]]; const flatArray = flat(array); // [1, 2, 3, 4, 5] 6、模拟平面特征的功能虽然我们已经实现了扁平化深度嵌套数组的功能...acc : [ ...acc, it ], []) 8、统计数组成员的个数如何计算数组中每个成员的个数？为什么使用地图而不是对象？

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（数据科学学习手札144）使用管道操作符高效书写Python代码

pipe()、assign()等pandas的常用方法（相关知识详见我的pandas专题教程https://www.cnblogs.com/feffery/tag/pandas/），书写可读性很高的链式数据分析处理代码...pipe的用法非常方便，类似shell中的管道操作：以你的数组变量为起点，使用操作符|衔接pipe内置的各个常见管道操作函数，组装起自己所需的计算步骤即可，譬如，我们筛选输入数组中为偶数的，再求平方，就可以写作...select()等就是pipe中常见的管道操作函数，事实上pipe中的管道操作函数相当的丰富，下面我们来展示其中一些常用的： 2.1 pipe中常用的管道操作函数 2.1.1 使用traverse()展平嵌套数组...　　如果你想要将任意嵌套数组结构展平，可以使用traverse()： ( [1, [2, 3, [4, 5]], 6, [7, 8, [9, [10, 11]]]] | pipe.traverse...| Pipe(list) ) 2.1.2 使用dedup()进行顺序去重　　如果我们需要对包含若干重复值的数组进行去重，且希望保留原始数据的顺序，则可以使用dedup()，其还支持key

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