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数组 – 如何使用Scala和Spark从数组中选择非顺序子集元素?

发布时间:2020-12-16 18:44:12 所属栏目:安全 来源:网络整理
导读:在 Python中,我就是这样做的. xarray([10,9,8,7,6,5,4,3,2]) x[np.array([3,1,8])]array([7,2]) 这在Scala Spark shell中不起作用: scala val indices = Array(3,2,0)indices: Array[Int] = Array(3,0)scala val A = Array(10,11,12,13,14,15)A: Array[Int]
在 Python中,我就是这样做的.

>>> x
array([10,9,8,7,6,5,4,3,2])
>>> x[np.array([3,1,8])]
array([7,2])

这在Scala Spark shell中不起作用:

scala> val indices = Array(3,2,0)
indices: Array[Int] = Array(3,0)

scala> val A = Array(10,11,12,13,14,15)
A: Array[Int] = Array(10,15)

scala> A(indices)
<console>:28: error: type mismatch;
 found   : Array[Int]
 required: Int
              A(indices)

foreach方法也不起作用:

scala> indices.foreach(println(_))
3
2
0

scala> indices.foreach(A(_))
<no output>

我想要的是B的结果:

scala> val B = Array(A(3),A(2),A(0))
B: Array[Int] = Array(13,10)

但是,我不想像那样对它进行硬编码,因为我不知道索引的长度或内容是多少.

解决方法

我能想到的最简洁的方法是翻转你的心智模型并将指数放在首位:

indices map A

并且,我可能会建议使用lift来返回Option

indices map A.lift

(编辑:李大同)

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