scala常用算子
scala 数组分位点
Scala 数组分位点1. 介绍在Scala中，数组是一种容器，可以存储相同类型的元素。
数组的长度是固定的，一旦创建后不能改变。
在处理数据时，经常需要对数组进行分析和计算。
数组分位点是一种常见的统计计算方法，用于将数组按照一定比例划分为若干部分。
本文将介绍Scala中如何计算数组的分位点，并提供详细的示例代码和解释。
2. 数组分位点的定义数组的分位点是指将数组按照一定比例划分为若干部分的值。
常见的分位点有四分位点（quartiles）、中位数（median）和十分位数（deciles）等。
•四分位点：将数组分为四个部分，分别是第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和四分位距（IQR）。
•中位数：将数组分为两个部分，中间的值即为中位数。
•十分位数：将数组分为十个部分，分别是第一十分位数、第二十分位数、…、第九十分位数。
3. Scala实现数组分位点Scala提供了丰富的数组操作方法，可以方便地计算数组的分位点。
下面是一个示例代码，演示了如何使用Scala计算数组的四分位点。
import scala.collection.mutable.ArrayBufferdef quartiles(arr: Array[Double]): (Double, Double, Double, Double) = {val sortedArr = arr.sortedval q1 = sortedArr((sortedArr.length - 1) / 4)val q2 = sortedArr((sortedArr.length - 1) / 2)val q3 = sortedArr((sortedArr.length - 1) * 3 / 4)val iqr = q3 - q1(q1, q2, q3, iqr)}val data = Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0)val (q1, q2, q3, iqr) = quartiles(data)println(s"Q1: $q1")println(s"Q2: $q2")println(s"Q3: $q3")println(s"IQR: $iqr")在上述代码中，首先定义了一个名为quartiles的函数，该函数接受一个Array[Double]类型的参数，并返回一个包含四分位点的元组。
排序算法_冒泡排序（scala实现）
排序算法_冒泡排序（scala实现）* 1. 什么是冒泡排序* 依次⽐较两个相邻的元素,满⾜条件就交换,将当前最⼤值或最⼩值交换到最后* ⽰例(正序)* 原数组 : 5 4 1 2 3* 第⼀次遍历 : 4 1 2 3 5* 第⼆次遍历 : 1 2 3 4 5* 第三次遍历 : 1 2 3 4 5* 第四次遍历 : 1 2 3 4 5* 时间复杂度* 初始化⽂件-正序时:* 判断次数最⼩=n-1* 交换次数最⼩=0* min时间复杂度=O(n)* 初始化⽂件-逆序时:* 判断次数最⼤=n-1 n-2 ...1 = n*(n-1)/2* 交换次数最⼩=3*n*(n-1)/2* max时间复杂度=O(n*n)* 怎样避免数组有序后,再重复判断？* 添加是否交换标识 : 触发交换为true 不触发交换为false* 扫描后没有数据交换则停⽌交换2. 代码⽰例(scala 实现)package One {import scala.util.control.Breaks// 冒泡排序/** 1. 什么是冒泡排序* 依次⽐较两个相邻的元素,满⾜条件就交换,将当前最⼤值或最⼩值交换到最后* ⽰例(正序)* 原数组 : 5 4 1 2 3* 第⼀次遍历 : 4 1 2 3 5* 第⼆次遍历 : 1 2 3 4 5* 第三次遍历 : 1 2 3 4 5* 第四次遍历 : 1 2 3 4 5* 时间复杂度* 初始化⽂件-正序时:* 判断次数最⼩=n-1* 交换次数最⼩=0* 时间复杂度=O(n)* 初始化⽂件-逆序时:* 判断次数最⼤=n-1 n-2 ...1 = n*(n-1)/2* 交换次数最⼩=3*n*(n-1)/2* 时间复杂度=O(n*n)* 怎样避免数组有序后,再重复判断？* 添加是否交换标识 : 触发交换为true 不触发交换为false* 扫描后没有数据交换则停⽌交换** */object BubbleSort extends App {import nguage.postfixOps// 初始化数组var list = Array[Int](4, 5, 3, 2, 1)println("排序前 : " + list.mkString(","))//排序Breaks.breakable(for (i <- 1 until list.length reverse) {var if_change = false//优化: 本次扫描是否触发数据交换for (y <- 0 until i) {// 满⾜条件后,触发数据交换if (list(y + 1) > list(y)) {println(s"第${list.length - i}次扫描,第${y}次判断,交换")var temp = 0temp = list(y + 1)list(y + 1) = list(y)list(y) = tempif_change = true//优化: 本次扫描是否触发数据交换} else {println(s"第${list.length - i}次扫描,第${y}次判断,不交换")}}// if_change = false时(没有触发交换),排序完成 println(s"本次扫描是否触发交换 : ${if_change}") if (if_change == false) Breaks.break})println("排序后 :" + list.mkString(","))}}// 执⾏结果排序前 : 4,5,3,2,1第1次扫描,第0次判断,交换第1次扫描,第1次判断,不交换第1次扫描,第2次判断,不交换第1次扫描,第3次判断,不交换本次扫描是否触发交换 : true第2次扫描,第0次判断,不交换第2次扫描,第1次判断,不交换第2次扫描,第2次判断,不交换本次扫描是否触发交换 : false排序后 :5,4,3,2,1。
java-spark中各种常用算子的写法示例
java-spark中各种常⽤算⼦的写法⽰例Spark的算⼦的分类从⼤⽅向来说，Spark 算⼦⼤致可以分为以下两类:1）Transformation 变换/转换算⼦：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从⼀个RDD 转换⽣成另⼀个 RDD 的转换操作不是马上执⾏，需要等到有Action 操作的时候才会真正触发运算。
2）Action ⾏动算⼦：这类算⼦会触发 SparkContext 提交 Job 作业。
Action 算⼦会触发 Spark 提交作业（Job），并将数据输出 Spark系统。
从⼩⽅向来说，Spark 算⼦⼤致可以分为以下三类:1）Value数据类型的Transformation算⼦，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据。
2）Key-Value数据类型的Transfromation算⼦，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。
3）Action算⼦，这类算⼦会触发SparkContext提交Job作业。
引⾔通常写spark的程序⽤scala⽐较⽅便，毕竟spark的源码就是⽤scala写的。
然⽽，⽬前java开发者特别多，尤其进⾏数据对接、上线服务的时候，这时候，就需要掌握⼀些spark在java中的使⽤⽅法了⼀、mapmap在进⾏数据处理、转换的时候，不能更常⽤了在使⽤map之前⾸先要定义⼀个转换的函数格式如下：Function<String, LabeledPoint> transForm = new Function<String, LabeledPoint>() {//String是某⼀⾏的输⼊类型 LabeledPoint是转换后的输出类型@Overridepublic LabeledPoint call(String row) throws Exception {//重写call⽅法String[] rowArr = row.split(",");int rowSize = rowArr.length;double[] doubleArr = new double[rowSize-1];//除了第⼀位的lable外其余的部分解析成double 然后放到数组中for (int i = 1; i < rowSize; i++) {String each = rowArr[i];doubleArr[i] = Double.parseDouble(each);}//⽤刚才得到的数据转成向量Vector feature = Vectors.dense(doubleArr);double label = Double.parseDouble(rowArr[0]);//构造⽤于分类训练的数据格式 LabelPointLabeledPoint point = new LabeledPoint(label, feature);return point;}};需要特别注意的是：1、call⽅法的输⼊应该是转换之前的数据⾏的类型返回值应是处理之后的数据⾏类型2、如果转换⽅法中调⽤了⾃定义的类，注意该类名必须实现序列化⽐如public class TreeEnsemble implements Serializable {}3、转换函数中如果调⽤了某些类的对象，⽐如该⽅法需要调⽤外部的⼀个参数，或者数值处理模型（标准化，归⼀化等），则该对象需要声明是final然后就是在合适的时候调⽤该转换函数了JavaRDD<LabeledPoint> rdd = oriData.toJavaRDD().map(transForm);这种⽅式是需要将普通的rdd转成javaRDD才能使⽤的，转成javaRDD的这⼀步操作不耗时，不⽤担⼼⼆、filter在避免数据出现空值、0等场景中也⾮常常⽤，可以满⾜sql中where的功能这⾥⾸先也是要定义⼀个函数，该函数给定数据⾏返回布尔值实际效果是将返回为true的数据保留Function<String, Boolean> boolFilter = new Function<String, Boolean>() {//String是某⼀⾏的输⼊类型 Boolean是对应的输出类型⽤于判断数据是否保留 @Overridepublic Boolean call(String row) throws Exception {//重写call⽅法boolean flag = row!=null;return flag;}};通常该函数实际使⽤中需要修改的仅仅是row的类型也就是数据⾏的输⼊类型，和上⾯的转换函数不同，此call⽅法的返回值应是固定为Boolean然后是调⽤⽅式JavaRDD<LabeledPoint> rdd = oriData.toJavaRDD().filter(boolFilter);三、mapToPair该⽅法和map⽅法有⼀些类似，也是对数据进⾏⼀些转换。
scala 常用函数
scala 常用函数Scala是一种功能强大的编程语言，拥有丰富的常用函数库，可以帮助开发者更高效地编写代码。
本文将介绍一些常用的Scala函数，帮助读者了解它们的用法和功能。
一、map函数map函数是Scala中常用的函数之一，它可以应用于集合（如List、Array等）中的每个元素，并将结果存储在一个新的集合中。
下面是map函数的一个简单示例：val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)val doubledNumbers = numbers.map(x => x * 2)println(doubledNumbers)上述代码中，map函数将集合numbers中的每个元素都乘以2，并将结果存储在新的集合doubledNumbers中。
最后，我们使用println函数打印出新集合的内容。
二、filter函数filter函数可以用于过滤集合中的元素，只保留满足特定条件的元素。
下面是filter函数的一个简单示例：val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)val evenNumbers = numbers.filter(x => x % 2 == 0)println(evenNumbers)上述代码中，filter函数将集合numbers中的元素按照是否为偶数进行过滤，只保留偶数元素，并存储在新的集合evenNumbers中。
最后，我们使用println函数打印出新集合的内容。
三、reduce函数reduce函数可以将一个集合中的元素进行累积操作，返回一个最终的结果。
下面是reduce函数的一个简单示例：val numbers = List(1, 2, 3, 4, 5)val sum = numbers.reduce((x, y) => x + y)println(sum)上述代码中，reduce函数将集合numbers中的元素进行累加操作，并返回累加的结果。
opencv 常用算子
opencv 常用算子OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
以下是OpenCV中一些常用的算子，这些算子涵盖了图像处理、特征提取、边缘检测等多个方面。
1. 图像处理算子a. 高斯滤波（GaussianBlur）高斯滤波是一种平滑图像的方法，可以有效地去除噪声。
它使用了高斯核，对图像进行卷积操作，模糊图像，使得噪声被模糊掉。
cppcv::GaussianBlur(src,dst,ksize,sigmaX,sigmaY);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 高斯核的大小，通常是奇数。
•sigmaX、sigmaY: X和Y方向上的标准差。
b. 中值滤波（medianBlur）中值滤波是一种非线性滤波方法，它用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，对于去除椒盐噪声等非常有效。
cppcv::medianBlur(src,dst,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ksize: 滤波窗口的大小，通常是奇数。
2. 边缘检测算子a. Sobel算子Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，用于检测图像中的水平和垂直边缘。
cppcv::Sobel(src,dst,ddepth,dx,dy,ksize);•src: 输入图像。
•dst: 输出图像。
•ddepth: 输出图像的深度，通常是-1（与输入图像相同）。
•dx、dy: x和y方向的导数阶数。
•ksize: Sobel核的大小。
b. Canny算子Canny算子是一种多阶段的边缘检测算法，包括高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和边缘连接等步骤。
cppcv::Canny(src,edges,threshold1,threshold2,apertureSize);•src: 输入图像。
•edges: 输出边缘图像。
scala的运算符
scala的运算符Scala是一门功能强大的编程语言，它提供了丰富的运算符用于实现各种计算和操作。
本文将介绍Scala的一些常用运算符，并且分别对它们进行详细的说明和使用示例。
一、算术运算符1. 加法运算符（+）：用于执行两个值的相加操作。
示例：val a = 10 + 5 // a的值为152. 减法运算符（-）：用于执行两个值的相减操作。
示例：val b = 10 - 5 // b的值为53. 乘法运算符（*）：用于执行两个值的相乘操作。
示例：val c = 10 * 5 // c的值为504. 除法运算符（/）：用于执行两个值的相除操作。
示例：val d = 10 / 5 // d的值为25. 取余运算符（%）：用于返回两个值相除后的余数。
示例：val e = 10 % 3 // e的值为1二、关系运算符1. 相等运算符（==）：用于判断两个值是否相等。
示例：val a = 10; val b = 5; val c = 10val result = a == b // result的值为false2. 不等运算符（!=）：用于判断两个值是否不相等。
示例：val a = 10; val b = 5; val c = 10val result = a != b // result的值为trueval result2 = a != c // result2的值为false3. 大于运算符（>）：用于判断一个值是否大于另一个值。
示例：val a = 10; val b = 5val result = a > b // result的值为true4. 小于运算符（<）：用于判断一个值是否小于另一个值。
示例：val a = 10; val b = 5val result = a < b // result的值为false5. 大于等于运算符（>=）：用于判断一个值是否大于或等于另一个值。
scala调用dbscan算法
文章主题：Scala调用DBSCAN算法的实现与应用1. 简介Scala作为一种多范式编程语言，具有强大的功能和灵活性，因此在实现机器学习算法时备受青睐。
本文将讨论如何在Scala中调用DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法，以及该算法的实现和应用。
2. DBSCAN算法简介DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，能够识别具有足够高密度的核心点，并将其他点划分为边界点或噪声点。
该算法不需要预先指定类别的数量，可以发现任意形状的聚类，并能够处理数据中的噪声。
在大数据集上具有高效性和可拓展性。
3. Scala实现DBSCAN算法在Scala中实现DBSCAN算法有多种方式，可以借助已有的机器学习库如Apache Spark MLlib或者自行编写实现。
对于较小规模的数据集，我们可以自行编写DBSCAN算法的实现，借助类似于集合操作等功能实现核心算法逻辑。
4. 调用DBSCAN算法在Scala中调用DBSCAN算法可以通过调用机器学习库的API来实现，比如通过Spark MLlib中的聚类算法模块。
我们可以准备好输入数据，并使用API中提供的方法进行调用，通过参数设置来定制化算法的行为。
5. 应用案例分析以一个金融领域的应用为例，我们可以使用Scala调用DBSCAN算法来对客户行为进行聚类分析，识别潜在的欺诈行为或异常交易。
通过合理设置参数和调用API，我们可以得到聚类结果，并据此进行后续的风险评估和监控。
6. 个人观点与总结作为一种强大的编程语言，Scala在机器学习领域具有广泛的应用前景。
通过调用DBSCAN算法的实现和应用，我们可以实现对复杂数据集的聚类分析，并据此进行更深入的业务洞察和决策支持。
总结：本文介绍了如何在Scala中调用DBSCAN算法，从实现到应用进行了全面的讨论，并共享了对该主题的个人观点和理解。
scala 除法
scala 除法Scala是一种面向对象的编程语言，它也支持函数式编程。
在Scala中，除法是一种基本的算术运算，用于计算两个数的商。
本文将介绍Scala 中除法的主要内容，包括除法的基本语法、除法的运算规则、除法的类型转换、除法的异常处理等。
一、除法的基本语法Scala中的除法运算符是“/”，它可以用于计算两个数的商。
除法运算符可以用于整数、浮点数和其他数字类型。
下面是一个简单的例子，演示如何使用除法运算符计算两个整数的商：val a = 10val b = 2val c = a / bprintln(c)输出结果为5，这是因为10除以2等于5。
二、除法的运算规则在Scala中，除法运算符的运算规则与其他编程语言类似。
如果除数和被除数都是整数，则结果也是整数。
如果其中一个是浮点数，则结果也是浮点数。
下面是一个例子，演示了整数除法和浮点数除法的区别：val a = 10val b = 3val c = a / bprintln(c)val d = 10.0val e = 3.0val f = d / eprintln(f)输出结果为3和3.3333333333333335，这是因为10除以3等于3，而10.0除以3.0等于3.3333333333333335。
三、除法的类型转换在Scala中，如果除数和被除数的类型不同，则需要进行类型转换。
如果其中一个是浮点数，则结果也是浮点数。
如果两个数都是整数，则结果也是整数。
下面是一个例子，演示了类型转换的过程：val a = 10val b = 3.0val c = a / bprintln(c)输出结果为3.3333333333333335，这是因为10除以3.0等于3.3333333333333335。
四、除法的异常处理在Scala中，除数不能为0，否则会抛出异常。
如果除数为0，则会抛出ArithmeticException异常。
下面是一个例子，演示了除数为0时的异常处理：val a = 10val b = 0try {val c = a / bprintln(c)} catch {case e: ArithmeticException => println("除数不能为0")}输出结果为“除数不能为0”，这是因为除数为0时会抛出ArithmeticException异常。
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scala常用算子
Scala是一种强大的多范式编程语言，广泛应用于大数据处理和机器学习等领域。
在Scala中，算子是一种非常方便和灵活的编程工具，可以用于快速处理列和行数据、排序、分组、过滤和转换等操作。
本文将介绍Scala常用算子及其用途。
1. map算子
map算子用于对一个集合中的每个元素应用一个函数，并返回一个新的集合。
例如，以下代码将将集合中的每个元素都乘以2：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
val newList = list.map(x => x * 2)
```
2. flatMap算子
flatMap算子将一个元素序列映射到一个新的序列，并将所有的序列合并成一个。
使用时需要注意，返回值必须是一个序列。
例如，以下代码将集合中的每个元素都展开：
```
val list = List(List(1, 2), List(3, 4))
val newList = list.flatMap(x => x)
```
3. filter算子
filter算子用于过滤集合中与给定条件不匹配的元素，并返回一个新的集合。
例如，以下代码将从列表中过滤掉所有的偶数：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
val newList = list.filter(x => x % 2 != 0)
```
4. foreach算子
foreach算子用于迭代集合中的每个元素，并对每个元素执行给定的操作。
例如，以下代码将对列表中的每个元素进行打印：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
list.foreach(x => println(x))
```
5. reduce算子
reduce算子用于将集合中的所有元素组合成一个单一值。
例如，以下代码将列表中的所有数字相加：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
val sum = list.reduce((x, y) => x + y)
```
6. fold算子
fold算子是reduce的一种更通用的形式，它可以接收一个初始值，并将集合中的元素组合成一个单一值。
例如，以下代码将列表中的所有数字相加并加上3：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
val sum = list.fold(3)((x, y) => x + y)
```
7. groupBy算子
groupBy算子用于将集合的元素按照指定的条件分组，并返回一个Map。
例如，以下代码将列表中的元素按照奇偶性分组：
```
val list = List(1, 2, 3, 4)
val grouped = list.groupBy(x => x % 2)
```
8. sortBy算子
sortBy算子用于对集合中的元素进行排序，可以指定多个排序条件。
例如，以下代码将列表中的数字按照从小到大的顺序排序：
```
val list = List(4, 2, 3, 1)
val sorted = list.sortBy(x => x)
```
9. zip算子
zip算子用于将两个集合中的元素一一对应，并返回一个新的集合。
例如，以下代码将两个列表中的元素一一对应：
```
val list1 = List(1, 2, 3, 4)
val list2 = List("a", "b", "c", "d")
val zipped = list1.zip(list2)
```
这些Scala常用算子可以帮助你快速高效地处理数据集合，提高编程效率。
需要注意的是，这些算子的具体使用需根据具体的业务场景进行。
学习Scala算子对于从事大数据处理和机器学习的工作者来说，是非常必要的一项技能。