但是,我看到的从函数原型返回多个值的所有方法都需要预先知道将返回的值的数量,这是分解不可能的。我在Python中所做的是: factors = [1, n] # Make an array while i < n:n/i).is_integer(): i += 1这将返回一个包含n的所有因素的数组问题是,虽然我可以将不确定
Pandas中有一个函数可以计算我的DataFrame的形状,最终结果如下 [total number of rows, total number of columns] 我可以在PySpark中使用以下函数来获得我的DataFrame的形状: print((df.count(), len(df.columns))) 我如何在Scala中做同样的事情?对于更大的数据集,这也是一种有效的方法吗?
0.0 for i in xrange(2 ** 27)), dtype=float)Numpy array: 1054 MB现在突然间,python使用了numpy数组使用的一半内存!我可以想到的一件事是,python在检测到包含非常稀疏的数据时,会动态地切换到dict表示。检查这一点可能会增加大量额外的运行时开销,所以我并不认为这会发生。备注
在32位Debian上运行。
answer to Javascript equivalent of Python's zip function展示了一种巧妙的方法,可以获取任意数量的数组,并在一条语句中将它们“压缩”到一个合并的数组中我想知道如何将这两种技术结合起来--所以给定一个未知数量的数组: [ [1,2,3],] ..。为简单起见,假设每个数组包含相同数量的项。