import struct import matplotlib.pyplot as plt # 读取二进制数据 with open('data.bin', 'rb') as f: dat = f.read() img=struct.unpack('>'+str(280*280*3)+'B',dat) img = [img[i:i+3] for i in range(0,len(img),3)] plt.imshow(img) plt.show()代码修改

这段代码的作用是读取二进制文件 `data.bin` 中的数据，将其解包成一个长度为 235200（280*280*3）的整数列表 img，然后将其转换为一个二维列表，每个元素表示一个像素点的 RGB 值。最后使用 `plt.imshow()` 方法将 RGB 值渲染成图像，并通过 `plt.show()` 方法展示出来。

如果你需要对这段代码进行修改，可以按照你的需求进行修改，比如可以修改文件名、调整图像大小、修改颜色映射等等。以下是一些可能有用的修改：

1. 修改文件名：将 `data.bin` 替换为你要读取的二进制文件名。
2. 调整图像大小：可以根据实际情况修改代码中的 280 像素值，比如改为 224、512 等等。
3. 修改颜色映射：可以使用 `plt.imshow()` 方法的 `cmap` 参数来指定颜色映射，比如 `plt.imshow(img, cmap='gray')` 表示使用灰度颜色映射来渲染图像。

根据你的具体需求，可以对代码进行相应的修改。

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import os import struct import numpy as np # 读取标签数据集 with open('./train-labels.idx1-ubyte', 'rb') as lbpath: labels_magic, labels_num = struct.unpack('>II', lbpath.read(8)) labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8) # 读取图片数据集

这段代码是Python中导入三个模块：os、struct、以及numpy。os模块提供了一些与操作系统交互的函数；struct模块用于解析和打包数据，通常用于二进制数据；numpy是Python中科学计算的基本库，提供了高效的数组计算和数学函数。

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()逐行解释

这段代码是使用 PySpark 从 MySQL 数据库中读取数据，将每一行的 taglist 字段转换为列表，统计列表中每个元素出现的次数，然后将结果转换为 Pandas 数据帧，最后使用 matplotlib 绘制饼图。

这段代码的详细解释如下：

1. 导入需要的模块

from pyspark.sql import SparkSession
import matplotlib.pyplot as plt
from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType

这里导入了 `SparkSession` 用于创建 Spark 应用程序，`matplotlib.pyplot` 用于绘制饼图，`StructField`、`StringType`、`StructType` 用于定义数据结构。

2. 配置 MySQL 连接参数

options = {
    "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true",
    "driver": "com.mysql.jdbc.Driver",
    "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1",
    "user": "root",
    "password": "root"
}

这里定义了连接 MySQL 数据库的参数，包括 URL、驱动程序、表名、用户名和密码。

3. 创建 SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

这里创建了一个 SparkSession 对象，用于连接 Spark 集群。

4. 加载 MySQL 数据

data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load()

这里使用 `SparkSession` 对象的 `read` 方法，读取 MySQL 数据库中的数据。

5. 将每一行的 taglist 转为列表

def convert_to_list(line):
    tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",")
    datas = []
    for i in tmp_list:
        if len(i) > 0 and "牛" not in i:
            datas.append((i, 1))
    return datas

rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y)

这里定义了一个函数 `convert_to_list`，用于将每一行的 taglist 字段转换为列表，并且去掉其中的 "#" 和 "牛"，统计列表中每个元素出现的次数。

然后使用 `flatMap` 将每一行的 taglist 转换为一个元素为 `(tag, 1)` 的列表，再使用 `reduceByKey` 统计每个 tag 出现的次数。

6. 将数据转换为 Pandas 数据帧

schemaString = "tag count"
fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()]
schema = StructType(fields)
schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False)

result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas()

这里先定义了一个字符串 `schemaString`，表示数据结构的字段名，然后使用 `StructField` 和 `StructType` 定义了数据结构。

接着使用 `createDataFrame` 方法将 RDD 转换为 DataFrame，并按照 `count` 字段降序排序，最后使用 `limit` 和 `toPandas` 方法将结果转换为 Pandas 数据帧。

7. 绘制饼图

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%')
plt.legend()
plt.show()

这里设置 matplotlib 支持中文，然后使用 `pie` 方法绘制饼图，其中 `result_pdf["count"]` 和 `result_pdf["tag"]` 分别表示数据帧中的 `count` 和 `tag` 列。最后使用 `legend` 和 `show` 方法显示图表。