df['image'].map(lambda x: x.shape).value_counts()

时间: 2024-03-28 19:37:01 浏览: 54
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magic.lambda.mime:从Hyperlambda解析和创建MIME消息的功能

这段代码是用来统计DataFrame中`image`列的形状并计数的。其中，`df`是一个DataFrame对象，`'image'`是该对象中的一列数据，每个元素表示一张图片。`map`方法会对每个元素应用一个函数，这里使用了一个lambda函数来获取每张图片的形状，即`(height, width, channels)`。`value_counts()`方法则会统计每种形状出现的次数并返回一个Series对象，其中每个索引表示一种形状，对应的值表示该形状出现的次数。
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接下来，通过 device_df['hour'].map(lambda x: 1 if x >= 22 or x )，将 'hour' 列中的小时数进行判断，如果小时数大于等于 22 或者小于 6，则将对应的 'is_night' 列设为 1，否则设为 0。这样可以判断每个...

.agg(lambda x: x.value_counts().index[0])

lambda 函数中的代码会对每一列（或每个元素）的值进行计数，然后返回出现次数最多的值。因此，最终的结果是一个聚合后的 Series 或 DataFrame，其中每一列的值都被替换成了该列中出现次数最多的那个值。

df.apply(lambda x:x.sum())

df.apply(lambda x:x.sum())的意思是对DataFrame中的每一列进行求和操作。其中lambda x:x.sum()表示对每一列进行求和操作。最终返回一个Series，其中每个元素是对应列的求和结果。

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pyspark上，解释下面的代码，情尽可能详细。包括调用每个函数的输入参数以及返回对象。# 初始化HashingTF和IDF hashingTF = HashingTF() idf = IDF() # 读取数据集，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*') \ .map(lambda x: (x[0], ''.join(x[1].split()))) \ .map(lambda x: (x[0].split('/')[-2], x[1])) \ .map(lambda x: (x[0], [w for w in jieba.cut(x[1]) if w not in stopwords])) tf = hashingTF.transform(data.map(lambda x: x[1])) idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf).zip(data.map(lambda x: x[0])).map(lambda x: \ LabeledPoint(label_mapping.get(x[1], default_label), x[0]))

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2. lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))：将列表中的第2个元素作为key，将列表中的第3个元素转换成整数并作为value的第1个元素，将1作为value的第2个元素，最终将它们组成一个元组。 因此，这行代码的作用是将lines ...

res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x: x[0])

这是一个使用 PySpark 的...具体来说，这段代码先使用 map 函数将每一行按照逗号分割成一个由多个元素组成的列表，然后再使用 map 函数将每个列表中的第一个元素取出来，最终返回一个由第一个元素组成的新的 RDD 对象。

下面这串代码什么作用self.det_thread = DetThread() self.model_type = self.comboBox.currentText() self.det_thread.weights = "./pt/%s" % self.model_type self.det_thread.source = '0' self.det_thread.percent_length = self.progressBar.maximum() self.det_thread.send_raw.connect(lambda x: self.show_image(x, self.raw_video)) self.det_thread.send_img.connect(lambda x: self.show_image(x, self.out_video)) self.det_thread.send_statistic.connect(self.show_statistic) self.det_thread.send_msg.connect(lambda x: self.show_msg(x)) self.det_thread.send_percent.connect(lambda x: self.progressBar.setValue(x)) self.det_thread.send_fps.connect(lambda x: self.fps_label.setText(x)) self.fileButton.clicked.connect(self.open_file) self.cameraButton.clicked.connect(self.chose_cam) self.rtspButton.clicked.connect(self.chose_rtsp) self.runButton.clicked.connect(self.run_or_continue) self.stopButton.clicked.connect(self.stop) self.comboBox.currentTextChanged.connect(self.change_model) self.confSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSpinBox')) self.confSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'confSlider')) self.iouSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSpinBox')) self.iouSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'iouSlider')) self.rateSpinBox.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSpinBox')) self.rateSlider.valueChanged.connect(lambda x: self.change_val(x, 'rateSlider')) self.checkBox.clicked.connect(self.checkrate) self.saveCheckBox.clicked.connect(self.is_save) self.load_setting()

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