val SparseVector2 = Vectors.sparse(3, Seq((0, 1.0), (2, 3.0)))
时间: 2024-04-02 20:35:02 浏览: 9
这段代码与上一个代码类似,也是用于创建一个长度为 3 的稀疏向量 SparseVector2。不同之处在于,这里使用了 Seq 类型的数据作为参数,Seq((0, 1.0), (2, 3.0)) 表示向量中非零元素的下标和对应的值的序列,其中 (0, 1.0) 表示向量中下标为 0 的元素的值为 1.0,(2, 3.0) 表示向量中下标为 2 的元素的值为 3.0。因此,SparseVector2 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。
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val SparseVector1 = Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0))
这段代码使用了 Spark MLlib 中的 Vectors 工具,用于创建一个稀疏向量 SparseVector1。其中,3 表示向量的长度为 3,Array(0, 2) 表示向量中非零元素的下标为 0 和 2,Array(1.0, 3.0) 表示向量中对应的非零元素的值为 1.0 和 3.0。因此,SparseVector1 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。
const data = res.data.data; xunhuan.value[].data = data.filter(val => val.bftype === '1'); xunhuan.value[1].data = data.filter(val => val.bftype === '2'); xunhuan.value[2].data = data.filter(val => val.bftype === '3'); xunhuan.value[3].data = data.filter(val => val.bftype === '4');再把这段代码进行优化
这段代码可以进行优化,可以使用一个循环来遍历 bftype 的值,然后将对应的数据存储到 xunhuan.value 数组中。优化后的代码如下:
const data = res.data.data;
const xunhuan = { value: [] };
for (let i = 1; i <= 4; i++) {
xunhuan.value[i] = data.filter(val => val.bftype === i.toString());
}