我正在寻找我的功能的快速替代品。目标是根据任意长度的整数制作一个32位整数列表。长度在(value,bitlength)的元组中明确给出。这是异步接口(interface)的位分解过程的一部分,每个总线事务采用4个32位整数。所有整数都是无符号的、正数或零,长度可以在0到2000之间变化我的输入是这些元组的列表,输出应该是隐式32位长度的整数,位按顺序排列。不适合32的剩余位也应返回。input:[(0,128),(1,12),(0,32)]output:[0,0,0,0,0x100000],0,12我花了一两天时间用cProfile进行分析,并尝试不同的方法,但我似乎有点受困于一秒钟
我是spark的新手,我正在尝试根据csv文件的某些字段制作一个distinct().count()。Csv结构(无标题):id,country,type01,AU,s102,AU,s203,GR,s203,GR,s2加载我输入的.csv:lines=sc.textFile("test.txt")然后lines上的不同计数按预期返回3:lines.distinct().count()但我不知道如何根据id和country进行不同的计数。 最佳答案 在这种情况下,您可以选择要考虑的列,然后计数:sc.textFile("test.tx
Ruby的each_slice(count)在Python中的等价物是什么?我想为每次迭代从列表中获取2个元素。像[1,2,3,4,5,6]我想在第一次迭代中处理1,2然后3,4然后是5,6。当然,有一种使用索引值的迂回方式。但是是否有直接的功能或某种方式可以直接执行此操作? 最佳答案 有一个recipe为此在itertoolsdocumentation称为石斑鱼:fromitertoolsimportizip_longestdefgrouper(n,iterable,fillvalue=None):"grouper(3,'ABCD
假设我有以下数据:s2=pd.Series([1,2,3,4,5,2,3,333,2,123,434,1,2,3,1,11,11,432,3,2,4,3,3,3,54,34,24,2,223,2535334,3,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,30000,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2,2])s2.value_counts(normalize=True).plot()我想在图中显示的是,有几个数字构成了大多数情况。问题是,这将在图表的最左侧看到,然后会有一条直