我是Python新手，有人知道Python(和函数式语言)函数map()/reduce()和与分布式计算相关的MapReduce概念之间的关系吗？ 最佳答案 map/reduce的云概念非常相似，但改为并行工作。首先，每个数据对象都通过一个函数传递，该函数将其映射到一个新对象(通常是某种字典)。然后，对map返回的成对对象调用reduce函数，直到只剩下一个。这就是map/reduce操作的结果。一个重要的考虑因素是，由于并行化，reduce函数必须能够接收来自map函数的对象以及来自先前的对象>减少功能。当您考虑并行化如何进行时，

我想为属于我的扩展库的对象实现pickle支持。有一个在启动时初始化的类服务的全局实例。所有这些对象都是作为某些服务方法调用的结果而产生的，并且本质上属于它。服务知道如何将它们序列化为二进制缓冲区以及如何将缓冲区反序列化回对象。看来Python的__reduce__应该符合我的目的-实现pickling支持。我开始实现一个并意识到unpickler存在问题(元组的第一个元素预计由__reduce__返回)。此unpickle函数需要服务实例才能将输入缓冲区转换为对象。下面是一些伪代码来说明这个问题:classService(object):...defpickleObject(self

我编写了一个简单的MapReduce流程，用于从GoogleCloudStorage上的文件中的CSV文件中读取行，然后创建一个实体。但是，我似乎无法让它在多个分片上运行。代码使用了mapreduce.control.start_map，看起来像这样。classLoadEntitiesPipeline(webapp2.RequestHandler):id=control.start_map(map_name,handler_spec="backend.line_processor",reader_spec="mapreduce.input_readers.FileInputReader

我试图在Sklearn中使用PCA来减少一个非常大的矩阵的维数，但它会产生内存错误(所需的RAM超过128GB)。我已经设置了copy=False并且我正在使用计算成本较低的随机PCA。有解决办法吗？如果不是，我可以使用哪些其他需要更少内存的暗淡减少技术。谢谢。更新:我尝试PCA的矩阵是一组特征向量。它来自通过预训练的CNN传递一组训练图像。矩阵是[300000,51200]。尝试的PCA组件:100到500。我想降低它的维度，以便我可以使用这些功能来训练ML算法，例如XGBoost。谢谢。 最佳答案 最后，我使用了Truncate

我想学习机器学习，偶然发现了youtubesiraj和他的Udacity视频，想尝试学习一些东西。他的引用视频:https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3在他的视频中，他导入并读取了一个txt文件，但是当我尝试重新创建txt文件时，它无法正确读取。相反，我尝试使用相同的数据创建一个pandas数据框并对其执行线性回归/预测，但随后出现以下错误。发现样本数量不一致的输入变量:[1,16]和一些关于传递一维数组的内容，我需要reshape它们。然后当我

我想看看reduce比使用for循环进行简单的数值运算要快多少。这是我发现的(使用标准timeit库):In[54]:print(setup)fromoperatorimportadd,iaddr=range(100)In[55]:print(stmt1)c=0foriinr:c+=iIn[56]:timeit(stmt1,setup)Out[56]:8.948904991149902In[58]:print(stmt3)reduce(add,r)In[59]:timeit(stmt3,setup)Out[59]:13.316915035247803再看一点:In[68]:timeit

假设a=[[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回True但是如果a=[[1,2,3],[1,2,3],[1,2,3]]reduce(lambdax,y:x==y,a)返回False为什么在第二种情况下，结果是False？请帮忙谢谢 最佳答案 试试这个，它适用于任何大小的列表:all(e==a[0]foreina)请注意，您提出的使用reduce的解决方案不适用于两个以上的项目，因为第一次比较后的累积值为True，您将从那时起将True与每个元素进行比较，显然这是行不通的。

使用带有负inf输入的tf.maximum如下:tf.maximum(-math.inf,-math.inf).eval()给出预期结果-inf但是，tf.reduce_max，在相同的输入上:tf.reduce_max([-math.inf,-math.inf]).eval()给出:-3.40282e+38，这是最小的float32。对于正无穷大输入，两个函数都会产生inf。这是错误吗？ 最佳答案 这原来是Eigen中的一个错误，它已经被修复并推送到TensorFlow。可以在此处跟踪问题:https://github.com/t

什么是Python的等价物(Javascript):functionwordParts(currentPart,lastPart){returncurrentPart+lastPart;}word=['Che','mis','try'];console.log(word.reduce(wordParts))还有这个:varplaces=[{name:'NewYorkCity',state:'NewYork'},{name:'OklahomaCity',state:'Oklahoma'},{name:'Albany',state:'NewYork'},{name:'LongIsland'

我想写一个functional相当于仅使用高阶函数且没有副作用的列表理解。我这样做是出于严格的学习目的。我知道列表理解是Pythonic的。在Python中map(f,xs)等同于[f(x)forxinxs].但是下面这些的等价物是什么？A:[f(x,y)forxinxsforyinys]B:[f(x,y)forxinrange(1,5)foryinrange(x,5)]map只返回相同长度的列表。reduce更通用，您可以在其上实现map和filter。map(f,xs)==reduce(lambdaa,e:a+[f(e)],xs,[])filter(p,xs)==reduce(la