使用map将Map("a" -> 2, "b" -> 1)转换为seq("a", "a", "b"),可以通过以下方式实现:
val map = Map("a" -> 2, "b" -> 1) val seq = map.flatMap { case (k, v) => Seq.fill(v)(k) }.toSeq
解析:
这样,变量seq就是所需的转换结果,包含了重复键的序列。
java-将Map 转换为Map 如何将Map转换为Map?...因此,如果您确定值是字符串,则可以在Java编译器上作弊: Map m1 = new HashMap(); Map m2 = (Map) m1; 将键和值从一个集合复制到另一个是多余的。...:) 尝试将狭窄的泛型类型转换为更广泛的泛型类型意味着您一开始使用的是错误的类型。 打个比方:假设您有一个程序可以进行大量的文本处理。 假设您使用Objects(!!)...Glen Best answered 2020-01-25T20:41:07Z 1 votes 以下内容将转换您现有的条目。...map, keyTransformer, valueTransformer) 仅将新条目转换为您的地图 yunspace answered 2020-01-25T20:41:35Z 1 votes 这里的解决方案很棒
1 将Map转换成一个List Java中,Map接口提供了三个集合表现: key set value set key-value 这三个都可以被转换为List通过使用构造函数初始化或者addAll方法...public int compare(Entry e1, Entry e2) { return e1.getKey().compareTo(e2.getKey()); } }); 另一个方法就是使用SortedMap...k1.compareTo(k2); } }); sortedMap.putAll(map); 4 根据Map的value值排序 第一种方法也是将map转换成一个list,然后根据value排序,方法与...int compare(Entry e1, Entry e2) { return e1.getValue().compareTo(e2.getValue()); } }); 显然key的第二种方法也是可以适用的...aMap.put(1, "one"); aMap.put(2, "two"); map = Collections.unmodifiableMap(aMap); } } 6 HashMap TreeMap
B.1 使用命令历史 Ipython维护了一个位于磁盘的小型数据库,用于保存执行的每条指令。...b 6 提高使用交互式调试器的熟练度需要练习和经验。表B-2,列出了所有调试器命令。如果你习惯了IDE,你可能觉得终端的调试器在一开始会不顺手,但会觉得越来越好用。...而要想进入f,将f作为第一个参数传递给debug,再将位置和关键词参数传递给f: In [6]: debug(f, 1, 2, z=3) > (2)f() 1.... > (1)() ipdb> 加上-b和行号,可以预设一个断点: In [2]: %run -d -b2 examples/ipython_bug.py Breakpoint...2)works_fine() 1 def works_fine(): 1---> 2 a = 5 3 b = 6 ipdb> 代码计时:%time 和 %timeit
165)) val df1 = spark.createDataFrame(seq2).toDF("name", "age", "height") df1.show 使用 Spark 创建操作函数创建...DataFrame/DataSet 转 RDD 这个转换比较简单,直接调用 rdd 即可将 DataFrame/DataSet 转换为 RDD: val rdd1 = testDF.rdd val rdd2...join(半连接), anti join(反连接) ds1.join(ds2, Seq("empno"), "left_semi").show ds1.join(ds2, Seq("empno"),...4.4 读取数据源,加载数据(RDD 转 DataFrame) 读取上传到 HDFS 中的广州二手房信息数据文件,分隔符为逗号,将数据加载到上面定义的 Schema 中,并转换为 DataFrame 数据集...show RDD 转 DataSet 实战 将 houseDS2 数据集注册成表,并使用 SQL 风格查询方式进行查询: houseDS2.createOrReplaceTempView("houseDS2
(60,80,90) 6、a集合拼接列表List(100,300,200) 7、定义一个可变set集合b,初始元素为:5,6,7,8 8、b集合中使用+=添加元素9 9、b集合中删除元素5 10、b集合使用...数组(31-40) 31、定义一个数组arr1内容为1-10 32、使用filter过滤器,过滤出来偶数 33、使用map把arr1数组中每一个元素都取出来放到一个全新数组 34、使用foreach打印出...60、返回list1所有元素,除了第一个 61、提取列表list1的前2个元素 62、提取列表list1的后2个元素 63、列表list1转换为数组 64、list1转换为 Seq 65、list1转换为...Set 66、list1列表转换为字符串 67、list1列表反转 68、list1列表排序 69、检测list1列表在指定位置1处是否包含指定元素a 70、列表list1转换为数组 元组(71-76...b数组后面追加一个数组Array(70) 97.使用for循环遍历b数组的内容并输出 98.使用for循环遍历b数组的索引下标,并打印元素 99.在scala中数组常用方法有哪些?
用的最多就是List和Map,所以在这里主要介绍这两种数据类型的API 1. fromJS() 作用 : 将一个js数据转换为Immutable类型的数据 用法 : fromJS(value, converter...value.toList() : value.toOrderedMap()) }) 2. toJS() 作用 : 将一个Immutable数据转换为JS类型的数据 用法 : value.toJS()简介...const map1 = Map({ a: 1, b: 1, c: 1 }) const map2 = Map({ a: 1, b: 1, c: 1 }) map1 === map2 //false...添加或替换 List 实例中的元素 // set(index: number, value: T) // 将 index 位置的元素替换为 value,即使索引越界也是安全的 const $arr2 =...(); 如果开发者知道 Seq 的结果会被反复用到,那么就可以使用 cacheResult() 将惰性计算的结果保存到内存中 var squares = Seq.of(1,2,3).map(x => x
分组后得到一个Map[String, Seq[(Stirng, Int)]]类型: scala.collection.immutable.Map[String,Seq[(String, Int)]] =...10))) 然后将这个类型转换为一个Map。...-> 12, java -> 4, python -> 10) 之后,将Map转换为Seq,然后按照统计的数值降序排列,接着反转顺序即可。...例如如下的代码,除原来的集合外,还另外产生了三个临时的集合: List(1,2,3,4).map (_ + 10).filter (_ % 2 == 0).map (_ * 3) 比较对集合的while...JVM的编译与纯粹的静态编译不同,Java和Scala编译器都是将源代码转换为JVM字节码,而在运行时,JVM会根据当前运行机器的硬件架构,将JVM字节码转换为机器码。
下面举例进行说明: def add1(a, b): return a+b a = 2 b = 3 print("a + b =",add1(a,b)) # 结果为: a + b = 5 a =...2 b = 3 add2 = lambda a,b : a+b print('a + b =',add2(a,b)) # 结果为: a + b = 5 print('type(add1(a,b)):...',type(add1(a,b))) print('type(add2):',type(add2)) # 结果为: type(add1(a,b)): type(add2):...#返回filter对象 # print(list(filter(func, seq))) #把filter对象转换为列表...print(list(map(str, range(5))) ) #把列表中元素转换为字符串 # 执行结果: ['0', '1', '2', '3', '4'] def add5(v): #单参数函数
(" ")(1)) .map(uri => (uri, 1)) .reduceByKey((a, b) => a + b) rdd...转换为数组 [Scala] 纯文本查看 复制代码 ?...scala> Seq(1, 1, 2) res3: Seq[Int] = List(1, 1, 2) (注意返回的结果是一个List。Seq是一个trait;List是它的一个实现类。...: Seq[A] def toSet [B >: A] : Set[B] def toStream : Stream[A] def toString () : String def toTraversable...scala> Map(1 -> 2).toArray res41: Array[(Int, Int)] = Array((1,2)) sortWith 排序操作(sorted, sortWith, sortBy
= [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)] for a, b, c in seq: print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a,b,c)) # 结果...有时和enumerate()连用: for i, (a,b) in enumerate(zip(seq1, seq2)): print('{0}:{1},{2}'.format(i,a,b)) 拆分...利用zip实现矩阵转置 list2 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] list(zip(*list2)) [(1,3,5), (2,4,6)] map 方法中有两个参数,一个是函数...= range(1, 6) list2 = range(6, 11) list(map(lambda x, y: x + y, list1, list2)) # 将两个list中的对象一次相加 求出两个列表中对应位置的较大值...a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [2, 3, 2, 4, 8] list(map(lambda x: max(x), zip(a,b))) reduce 在Python3中reduce
aggregation 函数,将RDD[(k,v)]类型转换为RDD[(k,c)], 将v聚合为c。...(t => (cleanF(t), t)).groupByKey(p) } 源码中可以看出,将(cleanF(t), t)将元素应用于函数作为key, 将整个元素作为value, 经过map转换为键值对类型...var rdd1 = spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 5), ("d", 4), ("c", 6), ("b", 6))) var...,仅仅在RDD1中的,所以可以直接将RDD1加入内存,RDD2使用Stream读进行匹配。...dep is rdd2; remove all of its keys // 使用RDD2的值,从map中移除 integrate(1, t => map.remove(t._1))
partial func 转换为一个返回 Option 结果的函数。...[B] 以 Seq 形式返回 2.6、collectLeaves(): Seq[BaseType] 以 Seq 的形式返回 tree 的所有叶子节点 def collectFirst[B](pf: PartialFunction...](f: Any => B): Array[B] 相当于 productIterator.map(f).toArray ,即对于 productIterator 每个元素执行 f 然后将 ret 组成一个...TreeNode[_], arg2: TreeNode[_]) => val newChild1 = if (containsChild(arg1)) { f(arg1.asInstanceOf...(newChild2 fastEquals arg2)) { changed = true (newChild1, newChild2) } else { tuple
def args_encode(self, num1, num2=1): """ 将原始的调用请求参数转换打包成二进制消息数据 :param num1: int :param...B', 1) # 处理参数值 buff2 += struct.pack('!i', num1) # 处理参数2 if num2 !...B:代表的是整数类型用1个字节进行表示。 2.请求消息数据转换为请求原始参数的实现 接下来我们编写一个方法,用以对请求消息数据的解码操作。 在进行解码操作之前,思考一个问题,就是方法接收的参数是什么?...B', buff)[0] # 2.处理参数值 param_len = param_len_map[param_seq] buff = self....B', buff)[0] # 2.处理参数值 param_len = param_len_map[param_seq] buff = self.
14 def endsWith[B](that: Seq[B]): Boolean 测试列表是否使用给定序列结束。...: Int): Set[A] 返回前 n 个元素 42 def takeRight(n: Int):Set[A] 返回后 n 个元素 43 def toArray: Array[A] 将集合转换为数组...++(map2) --map1中加入map2 ++: 例:map1....Map,新的 Map xs 组成 2 def -(elem1: A, elem2: A, elems: A*): Map[A, B] 返回一个新的 Map, 移除 key 为 elem1, elem2...创建元组与取值 val tuple = new Tuple(1) 可以使用new val tuple2 = Tuple(1,2) 可以不使用new,也可以直接写成val tuple3 =(1,2,3
高阶函数 map(fun,seq) 将seq中的元素依次作为参数传入fun,返回由函数返回值组成的新的列表。...python3:返回一个map对象 python2:返回列表 可以用list将对象转换为列表进行调用 ---- 代码: def fun(a): return a+...1 print(map(fun,[1,2,3,4,5])) print(list(map(fun,[1,2,3,4,5]))) ---- 输出结果: ?...---- reduce(fun,seq) reduce传入一个函数一个序列 fun的参数必须是2个 首次将seq中前两个元素传入fun中,随后每次将返回值和下一个元素作为新的参数传入函数,直到传入序列中最后一个元素为止...: return a+b print(reduce(fun,[1,2,3,4,5])) ---- 输出结果: ?
val a = Array('a', 'b', 'c') val b : Array[Char] = new Array(5) a.copyToArray(b,0,1) b.foreach...,1)) //返回列表长度 println(list.length) //通过给定的方法将所有元素重新计算 list.map(x=> x+"jason").foreach...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...//List 转换为 Map val arr = Array(("jason", 24), ("jim", 25)) arr.toMap.foreach(println) ...//List 转换为 Seq println(list.toSeq) //List 转换为 Set println(list.toSet) //列表转换为字符串
示例 (deftype VNode1 [tag props]) (defrecord VNode2 [tag props]) (def vnode1 (VNode1....;; 或 (->VNode1 "DIV" {:textContent "Hello world!"}) (def vnode2 (VNode2....1.使用extend-type ;; 扩展js/NodeList,让其可转换为seq (extend-type js/NodeList ISeqable (-seq [this] (let...v)))) ;; 使用 (map #(....,Set,Vector外还提供了Seq;并内置一系列数据操作的函数,如map,filter,reduce等。
() 转换为十六进制 ord() 将字符转换成对应的ASIIC码值 chr() 将ASIIC码值转换成对应的字符 补充: 1.enumerate() 返回一个可以枚举的对象...| enumerate is useful for obtaining an indexed list: | (0, seq[0]), (1, seq[1]), (2,...seq[2]),...])) [3, 4, 5] >>> list(filter(None,[1,2,3,4,5])) [1, 2, 3, 4, 5] 1.9 map加工 >>> help(map...如果在函数外部,想访问局部变量,也可以使用global,将局部变量声明为全局变量 使用nonlocal的情况: 当里层局部,需要修改外层局部时,需要使用nonlocal。
,学习将它们与Map和Filter函数配合使用,可以实现更为强大的功能。...具体来说,map通过对列表中每个元素执行某种操作并将其转换为新列表。 在本例中,它遍历每个元素并乘以2,构成新列表。 (注意!...list()函数只是将输出转换为列表类型) # Map seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result...# Filter seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(filter(lambda x: x > 2, seq)) print(result) [3, 4, 5] 4...) A B 0 2.0 3.0 1 2.0 3.0 2 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0) A 12 B 27 df.apply
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