Как разделить фото на несколько частей: Как разделить фотографию на части в Фотошоп

Как разделить массивы Numpy

В этом посте мы увидим, как разделить массив 2D Numpy с помощью split, array_split, hsplit, vsplit и dsplit.

Эти функции разделения позволяют разбивать массив на части разной формы и размера и возвращают список подмассивов

• split () : разделить массив на несколько подмассивов равного размера
• array_split () : он разбивает массив на несколько подмассивов равного или почти равного размера. Не вызывает исключения, если равное деление невозможно.
• hsplit () : разбивает массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).
• vsplit () : он разбивает массив на несколько подмассивов по вертикали (по строкам).
• dsplit () : разбивает массив на несколько подмассивов по 3-й оси (глубина).

Сплит

Этот метод принимает следующие три аргумента и возвращает список подмассивов. Массив будет разделен на N равных массивов по оси. Если такое разделение невозможно, выдается ошибка

массив : объект ndarray для раздела index_or_sections : массив int или 1D ось : ось, по которой разбивается

Разделение одномерного массива

Давайте сначала создадим одномерный массив

  импортировать numpy как np
х = нп.апельсин (10)
Икс
  

  массив ([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  

Давайте разделим вышеуказанный одномерный массив на 5 равных частей с помощью метода numpy split ()

  [массив ([0, 1]), массив ([2, 3]), массив ([4, 5]), массив ([6, 7]), массив ([8, 9])]
  

Затем мы передадим одномерный массив для разделения x, то есть список индексов, по которым массив будет разделен на подмассивы

  np.split (x, [4, 6, 7, 9])
  

  [массив ([0, 1, 2, 3]), массив ([4, 5]), массив ([6]), массив ([7, 8]), массив ([9])]
  

Мы передали список одномерных индексов [4, 6, 7, 9] для раздела, поэтому x разделен на следующие подмассивы:

1-й раздел: индекс от 0 до 3, потому что 1-й элемент в списке индексов 1D равен 4 массив ([0, 1, 2, 3])

2-й раздел: индексы с 4 по 5 между 1-м и 2-м элементами списка одномерных индексов массив ([4,5])

3-й раздел: индексы с 6 по 6 между 2-м и 3-м элементами списка одномерных индексов массив ([6])

4-й раздел: индексы с 7 по 8 между 3-м и 4-м элементами списка одномерных индексов массив ([7,8])

5-й раздел: индекс с 9 до последнего между 4-м элементом и последним индексом списка индексов массив ([9])

Разделить 2D-массив

Давайте сначала создадим 2D-массив

  х = нп.оранжевый (16) .reshape (4,4)
Икс
  

  массив ([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7],
       [8, 9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
  

Мы разделим вышеуказанный 2D-массив на Sub-массив, используя список индексов [1,3]

  [массив ([[0, 1, 2, 3]]), массив ([[4, 5, 6, 7],
        [8, 9, 10, 11]]), массив ([[12, 13, 14, 15]])]
  

1-й раздел: индекс 0 по оси = 0, поскольку 1-й элемент в списке индексов равен 1 массив ([0,1,2,3])

2-й раздел: индекс от 1 до 2 по оси = 0 между 1-м и 3-м элементом в списке индексов массив ([0,1,2,3])

3-е разделение: индекс от 3 до 3 по оси = 0 между 3-м элементом списка индексов и последним индексом 2D-массива i.е. 3 массив ([0,1,2,3])

Разделенный массив

Этот метод такой же, как и разделение выше, с той лишь разницей, что он позволяет также неравное разделение.

Вот 2D-массив, который мы разделим на неравные подмассивы

  x = np.arange (16) .reshape (4,4)
Икс
  

  массив ([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7],
       [8, 9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
  

Давайте разделим на 3 части, поэтому равное разделение невозможно, поэтому давайте посмотрим, как это работает

  нп.array_split (х, 3)
[массив ([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]),
массив ([[8, 9, 10, 11]]),
массив ([[12, 13, 14, 15]])]
  

, если l — длина массива, а n — ожидаемое число. разбиения массива, то

он возвращает l% n подмассивов размера l // n + 1, что является 1 подмассивом размера 2, а первый подмассив выше — array ([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])

Два других подмассива будут иметь размер l // n, т.е. 1, что дает этим двум подмассивам array ([[8, 9, 10, 11]]), array ([[12, 13, 14, 15]])

Разделить массив по столбцам с помощью hsplit

Разбивает массив на несколько подмассивов по горизонтали (по столбцам).hsplit эквивалентен разделению с осью = 1

Массив всегда разбивается по второй оси независимо от размера массива

  x = np.arange (20) .reshape (5, 4)
Икс
  

  массив ([[0, 1, 2, 3],
       [4, 5, 6, 7],
       [8, 9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19]]))
  

Далее мы разделим указанный выше массив по индексу 2

  [массив ([[0, 1],
        [4, 5],
        [8, 9],
        [12, 13],
        [16, 17]]),
массив ([[2, 3],
        [6, 7],
        [10, 11],
        [14, 15],
        [18, 19]])]
  

Разбивает массив 5 × 4 на два массива 5 × 2

Приведем список индексов для разделения

  [массив ([[0, 1, 2],
        [4, 5, 6],
        [8, 9, 10],
        [12, 13, 14],
        [16, 17, 18]]),
массив ([[3],
        [7],
        [11],
        [15],
        [19]]),
array ([], shape = (5, 0), dtype = int32)]
  

Он разбивается на 3 подмассива.Первый имеет размер 5×3, второй — 5X1, а третий — пустой массив

Мы уже обсуждали, что сначала он разделяется между 0 и 2, поскольку первый индекс для разделения равен 3, а во-вторых, между индексами 3 и 4, так как второй элемент равен 5 и, наконец, что-либо, кроме индекса 5

Разделить массив по строкам с помощью vsplit

Разбивает массив на несколько подмассивов по вертикали (по строкам)

vsplit эквивалентно split с осью = 0 (по умолчанию), массив всегда разбивается по первой оси независимо от размера массива

Работает точно так же, как функция разделения, описанная выше

Разделение массивов по третьей оси i.е. axis = 2 с использованием dsplit

Разделить массив на несколько подмассивов по 3-й оси (глубина)

dsplit эквивалентно разделению с осью = 2. Массив всегда разделяется по третьей оси при условии, что размер массива больше или равен 3

  x = np.arange (24) .reshape (2, 2, 6)
Икс
  

  массив ([[[0, 1, 2, 3, 4, 5],
        [6, 7, 8, 9, 10, 11]],

       [[12, 13, 14, 15, 16, 17],
        [18, 19, 20, 21, 22, 23]]])
  

Разобьем этот массив по следующему списку индексов [2,3]

  нп.dsplit (x, np.array ([2, 3]))
  

  [массив ([[[0, 1],
         [6, 7]],

        [[12, 13],
         [18, 19]]]),
массив ([[[2],
         [8]],

        [[14],
         [20]]]),
массив ([[[3, 4, 5],
         [9, 10, 11]],

        [[15, 16, 17],
         [21, 22, 23]]])]
  

Таким образом, он разбивает матрицу 2x2x6 на три подмассива размером: 2x2x2, 2x2x1 и 2x2x3

Разделение массивов на значения

, если мы хотим разбить массив по определенному значению, просто используйте np.где найти индекс этого значения и передать его как параметр для разделения

  импортировать numpy как np
х = np.arange (16) .reshape (8,2)
Икс
  

  импортировать numpy как np
х = np.arange (16) .reshape (8,2)
Икс
массив ([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5],
       [6, 7],
       [8, 9],
       [10, 11],
       [12, 13],
       [14, 15]])
  

Давайте разделим этот массив на значение 6. Итак, сначала мы определим индекс этого элемента в массиве с помощью np.где () метод

  np.array_split (A, np.where (A [:, 0] == 6) [0] [0])
  

  [массив ([[0, 1],
        [2, 3],
        [4, 5]]),
массив ([[6, 7],
        [8, 9],
        [10, 11]]),
массив ([[12, 13],
        [14, 15]])]
  

Таким образом, он разбивает матрицу 8 × 2 на 3 неравных подмассива следующих размеров: 3 × 2, 3 × 2 и 2 × 2

Заключение

Вот пункты, чтобы суммировать наши знания о разбиении массивов с использованием numpy

• Функция Numpy Split () разбивает массив на несколько подмассивов
• Для разделения можно передать целое число или список индексов.
• Функция Split () работает либо по оси 0, либо по 1
• Функция array_split () разбивает массив на подмассивы неравного размера, в отличие от функции split ()
• Функция hsplit () может использоваться для разделения массива по столбцам.это то же самое, что и функция split () с осью = 1
• Функция vsplit () такая же, как функция split () с осью = 0, то есть по умолчанию
• dsplit () Разбивает массив на несколько подмассивов по 3-й оси, т.е. axis = 2
• Используйте функцию numpy.where () для разделения массивов по определенному значению

Работа со столбцами Spark ArrayType

Spark DataFrame поддерживают массивы, которые отлично подходят для наборов данных произвольной длины.

В этом сообщении блога будут продемонстрированы методы Spark, которые возвращают столбцы ArrayType, описано, как создавать собственные столбцы ArrayType, и объяснено, когда использовать массивы в анализе.

Книга Beautiful Spark — лучший способ узнать о наиболее важных частях Spark, например о столбцах ArrayType. Книгу легко читать, и она поможет вам улучшить свои навыки игры в Spark.

Коллекции Scala

Scala имеет разные типы коллекций: списки, последовательности и массивы. Давайте быстро рассмотрим различные типы коллекций Scala, прежде чем переходить к коллекциям для анализа Spark.

Давайте создадим и отсортируем набор чисел.

  List (10, 2, 3) .sorted // Список [Int] = List (2, 3, 10)
Seq (10, 2, 3) .sorted // Seq [Int] = List (2, 3, 10)
Array (10, 2, 3) .sorted // Array [Int] = Array (2, 3, 10)  

List , Seq и Array немного отличаются, но в целом работают одинаково. Большинству программистов Spark не нужно знать, чем отличаются эти коллекции.

Spark использует массивы для столбцов ArrayType , поэтому мы в основном будем использовать массивы в наших фрагментах кода.

Разделение строки на столбец ArrayType

Давайте создадим DataFrame со столбцом name и строкой hit_songs , разделенной вертикальной чертой. Затем давайте воспользуемся методом split () для преобразования hit_songs в массив строк.

  val singersDF = Seq (
  ("битлз", "помогите | эй, Джуд"),
  («ромео», «эрес миа»)
) .toDF ("имя", "хит_песни")

val actualDF = singersDF.withColumn (
  "hit_songs",
  split (col ("hit_songs"), "\\ |")
)  

  фактическийDF.Показать()

+ ------- + ---------------- +
| имя | hit_songs |
+ ------- + ---------------- +
| beatles | [помогите, эй, Джуд] |
| ромео | [eres mia] |
+ ------- + ---------------- +  

  actualDF.printSchema ()

корень
 | - имя: строка (nullable = true)
 | - hit_songs: массив (nullable = true)
 | | - элемент: строка (containsNull = true)  

В этом примере подходит столбец ArrayType , потому что певец может иметь произвольное количество хитовых песен. Мы не хотим создавать DataFrame с hit_song1 , hit_song2 ,…, hit_songN столбцами.

Непосредственное создание столбца ArrayType

Давайте воспользуемся методом spark-daria createDF , чтобы напрямую создать DataFrame со столбцом ArrayType. См. Это сообщение в блоге для получения дополнительной информации о методе createDF .

Давайте создадим еще исполнителей DF с разными исполнителями.

  val singersDF = spark.createDF (
  Список(
    ("Бибер", Массив ("малыш", "прости")),
    ("озуна", Массив ("преступник"))
  ), Список (
    ("имя", StringType, истина),
    ("hit_songs", ArrayType (StringType, true), true)
  )
)  

  певцовDF.Показать()

+ ------ + ------------- +
| имя | hit_songs |
+ ------ + ------------- +
| Бибер | [детка, прости] |
| узуна | [преступник] |
+ ------ + ------------- +  

  певцовDF.printSchema ()

корень
 | - имя: строка (nullable = true)
 | - hit_songs: массив (nullable = true)
 | | - элемент: строка (containsNull = true)  

Класс случая ArrayType создается с помощью elementType и флага containsNull . В ArrayType (StringType, true) , StringType — это elementType и true — containsNull флаг .

См. Документацию по классу здесь.

array_contains

Объект функций Spark предоставляет вспомогательные методы для работы со столбцами ArrayType . Метод array_contains возвращает true , если столбец содержит указанный элемент.

Давайте создадим массив из людей и их любимых цветов. Затем давайте используем array_contains , чтобы добавить столбец like_red , который возвращает true, если человеку нравится красный цвет.

  val peopleDF = spark.createDF (
  Список(
    ("боб", Массив ("красный", "синий")),
    ("Мария", Массив ("зеленый", "красный")),
    ("sue", массив ("черный"))
  ), Список (
    ("имя", StringType, истина),
    ("любимые_цветы", ArrayType (StringType, true), true)
  )
)

val actualDF = peopleDF.withColumn (
  "Like_red",
  array_contains (col ("любимые_цветы"), "красный")
)  

  actualDF.show ()

+ ----- + --------------- + --------- +
| name | favour_colors | like_red |
+ ----- + --------------- + --------- +
| боб | [красный, синий] | правда |
| мария | [зеленый, красный] | правда |
| подать в суд | [черный] | ложь |
+ ----- + --------------- + --------- +  

взорвать

Давайте используем тот же DataFrame ранее и explode () , чтобы создать новую строку для каждого элемента в каждом массиве.

  val df = peopleDF.select (
  col ("имя"),
  взорваться (col ("любимые_колоры")). as ("цвет")
)  

  df.show ()

+ ----- + ----- +
| имя | цвет |
+ ----- + ----- +
| боб | красный |
| боб | синий |
| Мария | зеленый |
| мария | красный |
| Сью | черный |
+ ----- + ----- +  

человекDF имеет 3 ряда, а df — 5 рядов. Метод explode () добавляет строки в DataFrame.

collect_list

Метод collect_list сворачивает DataFrame на меньшее количество строк и сохраняет свернутые данные в столбце ArrayType .

Давайте создадим DataFrame с letter1 , letter2 и number1 столбцами.

  val df = Seq (
  («а», «б», 1),
  («а», «б», 2),
  («а», «б», 3),
  ("z", "b", 4),
  («а», «х», 5)
) .toDF ("буква1", "буква2", "число1")

df.show ()  

  + ------- + ------- + ------- +
| letter1 | letter2 | number1 |
+ ------- + ------- + ------- +
| а | б | 1 |
| а | б | 2 |
| а | б | 3 |
| z | б | 4 |
| а | х | 5 |
+ ------- + ------- + ------- +  

Давайте воспользуемся методом collect_list () , чтобы удалить все строки с повторяющимися строками letter1 и letter2 в DataFrame и собрать все записи number1 в виде списка.

  df
  .groupBy ("буква1", "буква2")
  .agg (collect_list ("число1") как "число1")
  .show ()  

  + ------- + ------- + --------- +
| письмо1 | письмо2 | number1s |
+ ------- + ------- + --------- +
| а | х | [5] |
| z | б | [4] |
| а | b | [1, 2, 3] |
+ ------- + ------- + --------- +  

Мы видим, что number1s — это столбец ArrayType .

  df.printSchema

корень
 | - letter1: строка (nullable = true)
 | - letter2: строка (nullable = true)
 | - number1s: массив (nullable = true)
 | | - элемент: целое число (containsNull = true)  

Функции массива с одним столбцом

Spark добавил массу полезных функций массива в 2.4 выпуск.

Мы начнем с функций для одного столбца ArrayType , а затем перейдем к функциям для нескольких столбцов ArrayType .

Начнем с создания DataFrame со столбцом ArrayType .

  val df = spark.createDF (
  Список(
    (Массив (1, 2)),
    (Массив (1, 2, 3, 1)),
    (ноль)
  ), Список (
    ("числа", ArrayType (IntegerType, true), true)
  )
)  

  df.show ()

+ ------------ +
| числа |
+ ------------ +
| [1, 2] |
| [1, 2, 3, 1] |
| null |
+ ------------ +  

Давайте воспользуемся методом array_distinct () , чтобы удалить все повторяющиеся элементы массива в столбце nums .

  df
  .withColumn ("nums_distinct", array_distinct ($ "nums"))
  .Показать()

+ ------------ + ------------- +
| nums | nums_distinct |
+ ------------ + ------------- +
| [1, 2] | [1, 2] |
| [1, 2, 3, 1] | [1, 2, 3] |
| null | null |
+ ------------ + ------------- +  

Давайте используем array_join () , чтобы создать строку, разделенную вертикальной чертой, из всех элементов в массивах.

  df
  .withColumn ("nums_joined", array_join ($ "nums", "|"))
  .Показать()

+ ------------ + ----------- +
| nums | nums_joined |
+ ------------ + ----------- +
| [1, 2] | 1 | 2 |
| [1, 2, 3, 1] | 1 | 2 | 3 | 1 |
| null | null |
+ ------------ + ----------- +  

Давайте воспользуемся методом printSchema , чтобы убедиться, что столбец nums_joined является StringType .

  df
  .withColumn ("nums_joined", array_join ($ "nums", "|"))
  .printSchema ()

корень
 | - nums: массив (nullable = true)
 | | - элемент: целое число (containsNull = true)
 | - nums_joined: строка (nullable = true)  

Давайте используем array_max , чтобы получить максимальное значение из массивов.

  df
  .withColumn ("nums_max", array_max ($ "nums"))
  .Показать()

+ ------------ + -------- +
| nums | nums_max |
+ ------------ + -------- +
| [1, 2] | 2 |
| [1, 2, 3, 1] | 3 |
| null | null |
+ ------------ + -------- +  

Давайте используем array_min , чтобы получить минимальное значение из массивов.

  df
  .withColumn ("nums_min", array_min ($ "nums"))
  .Показать()

+ ------------ + -------- +
| nums | nums_min |
+ ------------ + -------- +
| [1, 2] | 1 |
| [1, 2, 3, 1] | 1 |
| null | null |
+ ------------ + -------- +  

Давайте воспользуемся методом array_remove , чтобы удалить все единицы из каждого массива.

  df
  .withColumn ("nums_sans_1", array_remove ($ "nums", 1))
  .Показать()

+ ------------ + ----------- +
| nums | nums_sans_1 |
+ ------------ + ----------- +
| [1, 2] | [2] |
| [1, 2, 3, 1] | [2, 3] |
| null | null |
+ ------------ + ----------- +  

Давайте используем array_sort , чтобы отсортировать все массивы в порядке возрастания.

  df
  .withColumn ("nums_sorted", array_sort ($ "nums"))
  .Показать()

+ ------------ + ------------ +
| числа | nums_sorted |
+ ------------ + ------------ +
| [1, 2] | [1, 2] |
| [1, 2, 3, 1] | [1, 1, 2, 3] |
| null | null |
+ ------------ + ------------ +  

Spark 3 Функции массива

Spark 3 добавил несколько невероятно полезных функций массива, как описано в этом посте.

exists, forall, transform, aggregate и zip_with значительно упрощает использование столбцов ArrayType с собственным кодом Spark вместо использования UDF. Обязательно прочтите сообщение в блоге, в котором подробно обсуждаются эти функции, если вы используете Spark 3.

Общие функции массива с одним столбцом

Пропустите этот раздел, если вы используете Spark 3. Подход, описанный в этом разделе, необходим только для Spark 2.

Предположим, у вас есть массив строк и вы хотите посмотреть, все ли элементы в массиве начинаются с буквы c .Вот как можно выполнить эту проверку для массива Scala:

  Array ("сливки", "печенье"). Forall (_. StartWith ("c")) // истина
Array ("taco", "clam"). Forall (_. StartWith ("c")) // ложь  

Вы можете использовать метод spark-daria forall () для выполнения этого вычисления в Spark DataFrame со столбцом ArrayType .

  импорт com.github.mrpowers.spark.daria.sql.functions._

val df = spark.createDF (
  Список(
    (Массив («сливки», «печенье»)),
    (Массив ("тако", "моллюск"))
  ), Список (
    ("слова", ArrayType (StringType, true), true)
  )
)

df.withColumn (
  "all_words_begin_with_c",
  forall [String] ((x: String) => x.startsWith ("c")). apply (col ("words"))
) .show ()  

  + ---------------- + ---------------------- +
| слова | all_words_begin_with_c |
+ ---------------- + ---------------------- +
| [крем, печенье] | правда |
| [тако, моллюск] | ложь |
+ ---------------- + ---------------------- +  

Собственный API Spark не предоставляет доступ ко всем полезным методам сбора, предоставляемым Scala.Spark-daria использует определяемые пользователем функции для определения для всех и существует методов. Напишите мне или создайте проблему, если вы хотите добавить какие-либо дополнительные UDF в spark-daria.

Функции с несколькими столбцами

Давайте создадим DataFrame с двумя столбцами ArrayType , чтобы мы могли опробовать встроенные функции массива Spark, которые принимают несколько столбцов в качестве входных данных.

  числа valDF = spark.createDF (
  Список(
    (Массив (1, 2), Массив (4, 5, 6)),
    (Массив (1, 2, 3, 1), Массив (2, 3, 4)),
    (null, массив (6, 7))
  ), Список (
    ("nums1", ArrayType (IntegerType, true), true),
    ("nums2", ArrayType (IntegerType, true), true)
  )
)  

Давайте используем array_intersect , чтобы получить элементы, присутствующие в обоих массивах, без какого-либо дублирования.

  номеровDF
  .withColumn ("nums_intersection", array_intersect ($ "nums1", $ "nums2"))
  .Показать()

+ ------------ + --------- + ----------------- +
| nums1 | nums2 | nums_intersection |
+ ------------ + --------- + ----------------- +
| [1, 2] | [4, 5, 6] | [] |
| [1, 2, 3, 1] | [2, 3, 4] | [2, 3] |
| null | [6, 7] | null |
+ ------------ + --------- + ----------------- +  

Давайте использовать array_union , чтобы получить элементы в любом массиве без дублирования.

  номеровDF
  .withColumn ("nums_union", array_union ($ "nums1", $ "nums2"))
  .show ()  

  + ------------ + --------- + --------------- +
| nums1 | nums2 | nums_union |
+ ------------ + --------- + --------------- +
| [1, 2] | [4, 5, 6] | [1, 2, 4, 5, 6] |
| [1, 2, 3, 1] | [2, 3, 4] | [1, 2, 3, 4] |
| null | [6, 7] | null |
+ ------------ + --------- + --------------- +  

Давайте использовать array_except , чтобы получить элементы, которые находятся в num1 , а не в num2 , без какого-либо дублирования.

  номеровDF
  .withColumn ("nums1_nums2_except", array_except ($ "nums1", $ "nums2"))
  .Показать()

+ ------------ + --------- + ------------------ +
| nums1 | nums2 | nums1_nums2_except |
+ ------------ + --------- + ------------------ +
| [1, 2] | [4, 5, 6] | [1, 2] |
| [1, 2, 3, 1] | [2, 3, 4] | [1] |
| null | [6, 7] | null |
+ ------------ + --------- + ------------------ +  

Разделить столбец массива на несколько столбцов

Мы можем разделить столбец массива на несколько столбцов с помощью getItem .Давайте создадим DataFrame со столбцом из букв и продемонстрируем, как этот единственный столбец ArrayType можно разделить на DataFrame с тремя столбцами StringType .

  val df = spark.createDF (
  Список(
    (Массив ("a", "b", "c")),
    (Массив ("d", "e", "f")),
    (ноль)
  ), Список (
    ("буквы", ArrayType (StringType, true), true)
  )
)  

  df.show ()

+ --------- +
| буквы |
+ --------- +
| [a, b, c] |
| [d, e, f] |
| null |
+ --------- +  

В этом примере используются те же данные, что и в этом вопросе Stackoverflow.

Давайте используем getItem , чтобы разбить массив на col1 , col2 и col3 .

  df
  .Выбрать(
    $ "письма" .getItem (0) .as ("col1"),
    $ "письма" .getItem (1) .as ("col2"),
    $ "письма" .getItem (2) .as ("col3")
  )
  .Показать()

+ ---- + ---- + ---- +
| col1 | col2 | col3 |
+ ---- + ---- + ---- +
| а | б | c |
| d | е | f |
| null | null | null |
+ ---- + ---- + ---- +  

Вот как мы можем использовать getItem с циклом.

  df
  .Выбрать(
    (От 0 до 3) .map (i => $ "письма" .getItem (i) .as (s "col $ i")): _ *
  )
  .Показать()

+ ---- + ---- + ---- +
| col0 | col1 | col2 |
+ ---- + ---- + ---- +
| а | б | c |
| d | е | f |
| null | null | null |
+ ---- + ---- + ---- +  

Наш фрагмент кода выше немного уродлив, потому что 3 жестко запрограммирован. Мы можем вычислить размер каждого массива в столбце, взять максимальный размер и использовать его вместо жесткого кодирования.

  val numCols = df
  .withColumn ("размер_ букв", размер ($ "буквы"))
  .agg (max ($ "letter_size"))
  .голова()
  .getInt (0)

df
  .Выбрать(
    (От 0 до numCols) .map (i => $ "letter" .getItem (i) .as (s "col $ i")): _ *
  )
  .Показать()

+ ---- + ---- + ---- +
| col0 | col1 | col2 |
+ ---- + ---- + ---- +
| а | б | c |
| d | е | f |
| null | null | null |
+ ---- + ---- + ---- +  

Типы сложных искровых колонн

Spark поддерживает столбцы MapType и StructType в дополнение к столбцам ArrayType, описанным в этом сообщении.

Прочтите статью «Написание красивого кода Spark», чтобы получить подробный обзор различных сложных типов столбцов и того, как их следует использовать при создании архитектуры приложений Spark.

Заключительные мысли

Spark Столбцы ArrayType упрощают работу с масштабными коллекциями.

Освойте содержание этого блога, чтобы добавить мощный навык в свой набор инструментов.

String.prototype.split () - JavaScript | MDN

Метод split () делит строку на упорядоченный список подстрок, помещает эти подстроки в массив и возвращает массив. Деление осуществляется путем поиска шаблона; где шаблон предоставляется как первый параметр в вызове метода.

Исходный код этого интерактивного примера хранится в репозитории GitHub. Если вы хотите внести свой вклад в проект интерактивных примеров, клонируйте https://github.com/mdn/interactive-examples и отправьте нам запрос на перенос.

  str  .split ([ separator  [,  limit ]]) 

  const myString = ''
const splits = myString.split ()

console.log (разбивает)


  

  function splitString (stringToSplit, separator) {
  const arrayOfStrings = stringToSplit.split (разделитель)

  console.log ('Исходная строка:', stringToSplit)
  console.log ('Разделитель:', separator)
  console.log ('В массиве есть', arrayOfStrings.length, 'elements:', arrayOfStrings.присоединиться(' / '))
}

const tempestString = 'О, дивный новый мир, в котором есть такие люди.'
const monthString = 'Январь, Фев, Мар, Апр, Май, Июнь, Июль, Август, Сен, Октябрь, Ноябрь, Дек'

константное пространство = ''
константная запятая = ','

splitString (tempestString, пробел)
splitString (tempestString)
splitString (monthString, запятая)
  

 Исходная строка: «О, дивный новый мир, в котором есть такие люди».
Разделитель: ""
В массиве 10 элементов: Oh / brave / new / world / that / has / such / people / in / it.Исходная строка: «О, дивный новый мир, в котором есть такие люди».
Разделитель: "неопределенный".
В массиве 1 элемент: О дивный новый мир, в котором есть такие люди.

Исходная строка: «Янв, февраль, март, апр, май, июнь, июль, август, сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь».
Разделитель: ","
В массиве 12 элементов: январь / февраль / март / апрель / май / июнь / июль / август / сентябрь / октябрь / ноябрь / декабрь.
 

  const names = 'Гарри Трамп; Фред Барни; Хелен Ригби; Билл Абель; Крис Хэнд '

console.log (имена)

const re = / \ s * (?:; | $) \ s * /
const nameList = names.split (повторно)

console.log (список имен)
  

 Гарри Трамп; Фред Барни; Хелен Ригби; Билл Абель; Крис Хэнд
[«Гарри Трамп», «Фред Барни», «Хелен Ригби», «Билл Абель», «Крис Хэнд», «»]
 

  const myString = 'Привет, мир. Как дела?'
const splits = myString.split ('', 3)

console.log (разбивает)
  

 [«Привет», «Мир», «Как»]
 

  const myString = 'Привет, 1 слово. Приговор №2.
const splits = myString.split (/ (\ d) /)

console.log (разбивает)
  

 [«Привет», «1», «слово. Номер предложения», «2», «.» ]
 

  const str = 'asdfghjkl'
константа strReverse = str.split (''). reverse (). join ('')



  

  const str = 'резюме'
const strReverse = str.split (/ (?:) / u) .reverse (). соединение ('')