att = spark.sql("SELECT attributes.{attr} as {attr}, category, stars FROM for_att".format(attr=attribute)).dropna()

这段代码是使用Spark SQL查询数据，并将结果存储在名为“att”的变量中。但是，在这个代码段中，'spark'变量没有被初始化或定义，导致代码无法正常工作。

要使用Spark SQL，您需要通过以下方式初始化SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

# Create a SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("myApp").getOrCreate()

然后，您可以使用SparkSession对象创建DataFrame或执行Spark SQL查询操作。在这段代码中，您需要确保已经正确地初始化了SparkSession对象，并且代码中可以访问该对象。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "business_analysis.py", line 72, in <module> analysis(business_data_path) File "business_analysis.py", line 66, in analysis attribute_score(attribute) File "business_analysis.py", line 7, in attribute_score att = spark.sql("SELECT attributes.{attr} as {attr}, category, stars FROM for_att".format(attr=attribute)).dropna() NameError: name 'spark' is not defined

这个错误通常表示您在代码中使用了一个未定义的变量或对象。在这种情况下，它似乎是因为您尝试使用一个名为“spark”的变量或对象，但它并没有被定义或导入到您的代码中。

如果您正在使用Spark，请确保您已经正确地导入并初始化了SparkContext或SparkSession。您需要在代码中导入Spark相关的库，并初始化一个SparkSession对象，例如：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("business_analysis").getOrCreate()

如果您不使用Spark，那么您需要检查代码中是否有其他错误或语法问题，并确保所有变量和对象都已定义。

def sample(): batch_feature, batch_label, batch_att = data.next_batch(opt.batch_size) input_res.copy_(batch_feature) input_att.copy_(batch_att) input_label.copy_(util.map_label(batch_label, data.seenclasses)) def generate_syn_feature(netG, classes, attribute, num): nclass = classes.size(0) syn_feature = torch.FloatTensor(nclass*num, opt.resSize) syn_label = torch.LongTensor(nclass*num) syn_att = torch.FloatTensor(num, opt.attSize) syn_noise = torch.FloatTensor(num, opt.nz) if opt.cuda: syn_att = syn_att.cuda() syn_noise = syn_noise.cuda()

这段代码包含两个函数`sample()`和`generate_syn_feature()`，让我来逐个解释它们的功能。

`sample()`函数用于获取一个批次的样本数据。它按照批次大小`opt.batch_size`从数据集中获取特征（batch_feature）、标签（batch_label）和属性（batch_att）。然后，将获取到的数据分别复制到预定义的张量变量`input_res`、`input_att`和`input_label`中。在这段代码中，`input_res`、`input_att`和`input_label`分别表示图像特征、属性特征和标签。

`generate_syn_feature()`函数用于生成合成特征。它接受生成器网络（netG）、类别（classes）、属性（attribute）和生成样本数量（num）作为参数。首先，函数根据类别数量（nclass）和生成样本数量（num）创建张量变量`syn_feature`、`syn_label`、`syn_att`和`syn_noise`，用于存储合成特征、合成标签、合成属性和合成噪声。然后，根据是否启用GPU加速（opt.cuda），将`syn_att`和`syn_noise`转移到GPU上。在这段代码中，合成特征的维度为`(nclass*num, opt.resSize)`。

这两个函数可能是在生成样本和合成特征时使用的。在实际应用中，可能需要根据具体需求对这些函数进行适当的修改和调用。