pyspark shell中,parsedTrainingData = trainingData.map(lambda line: array([float(x) for x in line.strip().split(' ')]))。运行parsedTrainingData.collect。显示name array is not defined
时间: 2023-12-03 09:46:53 浏览: 41
这个错误提示表明你没有导入所需的模块或变量。请检查你的代码,确保在使用`array`时已经正确地导入了`numpy`模块。你可以在代码开头添加以下行来导入`numpy`:
```
import numpy as np
```
这样你就可以使用`np.array`来创建数组了。修改后的代码如下:
```
import numpy as np
parsedTrainingData = trainingData.map(lambda line: np.array([float(x) for x in line.strip().split(' ')]))
print(parsedTrainingData.collect())
```
注意,因为这里使用了`np.array`而不是`array`,所以在`lambda`函数中也需要相应地修改。
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res=lines.map(lambda x:x.split(,).map(lambda x:x[0]))
这是一个Spark的代码片段,假设`lines`是一个RDD或DataFrame对象,它包含了一些逗号分隔的字符串。这段代码的作用是将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并取出每个字符串数组中的第一个元素,然后将这些第一个元素组成一个新的RDD或DataFrame对象`res`。
具体来说,`lines.map(lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0]))`中的`map`函数是一个转换操作,它会对`lines`中的每个元素应用指定的函数。在这个例子中,指定的函数是一个lambda表达式`lambda x:x.split(',').map(lambda x:x[0])`,它会将每个逗号分隔的字符串拆分成一个字符串数组,并对数组中的每个元素应用另一个lambda表达式`lambda x:x[0]`,取出每个字符串的第一个字符。最后,`map`函数返回一个新的RDD或DataFrame对象`res`,其中包含了所有第一个字符组成的字符串数组。
dist2 =rdd.map(lambda x:x*2)
这段代码是一个 PySpark 的 RDD 转换操作,它使用了 lambda 函数将 RDD 中的每个元素乘以 2,并返回一个新的 RDD dist2。
具体来说,rdd 是一个已经存在的 RDD 对象,map() 方法被调用来对 RDD 中的每个元素进行操作。在这里,lambda 函数被用来定义乘以 2 的操作,它接收一个参数 x,返回 x*2 的结果。这个 lambda 函数被传递给 map() 方法,map() 方法会将其应用到 RDD 中的每个元素上,返回一个新的 RDD,即 dist2。
需要注意的是,这个操作并不会修改原来的 RDD,而是返回了一个新的 RDD。如果需要将结果保存下来,可以使用 saveAsTextFile() 等方法将结果保存到文件或数据库中。