scala中输出结果
时间: 2023-11-27 13:49:28 浏览: 47
要在 Scala 中输出结果,可以使用 `println()` 函数。例如,下面的代码将输出字符串 "Hello, World!":
```scala
println("Hello, World!")
```
如果要输出变量的值,可以将变量名作为 `println()` 函数的参数。例如,下面的代码将输出变量 `x` 的值:
```scala
val x = 42
println(x)
```
相关问题
scala中map降序输出
在 Scala 中,可以使用 `sortBy` 函数和 `reverse` 函数来实现按照 map 值的降序输出。具体实现代码如下:
```scala
val map = Map("a" -> 3, "b" -> 1, "c" -> 2)
val sortedMap = map.toSeq.sortBy(-_._2).toMap
println(sortedMap)
```
输出结果为:
```
Map(a -> 3, c -> 2, b -> 1)
```
解释一下上面的代码:`map.toSeq` 将 map 转换成一个元素为键值对的序列,`sortBy` 函数用 `-` 来指定降序排列,最后的 `toMap` 函数将排序后的序列转换回 map。
scala代码 贝叶斯模型输出结果
这里是一个简单的 Scala 代码示例,展示如何使用 Apache Spark 中的 MLlib 库来训练一个朴素贝叶斯分类器并输出结果:
```scala
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()
// 读取数据集
val data = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")
// 划分数据集为训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3), seed = 1234L)
// 特征提取器
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("features").setOutputCol("words")
val hashingTF = new HashingTF().setNumFeatures(1000).setInputCol(tokenizer.getOutputCol).setOutputCol("features")
// 训练一个朴素贝叶斯分类器
val nb = new NaiveBayes()
nb.setModelType("multinomial")
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tokenizer, hashingTF, nb))
val model = pipeline.fit(trainingData)
// 在测试集上进行预测
val predictions = model.transform(testData)
// 评估模型
val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("label").setPredictionCol("prediction").setMetricName("accuracy")
val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Test set accuracy = $accuracy")
// 输出预测结果
predictions.show()
```
你可以将你的数据集替换文中的数据集路径,然后运行代码即可得到训练好的模型和预测结果。
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