Question

在Python中，我就是这样做的。

>>> x
array([10,  9,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  2])
>>> x[np.array([3, 3, 1, 8])]
array([7, 7, 9, 2])

这在Scala Spark shell中不起作用：

scala> val indices = Array(3,2,0)
indices: Array[Int] = Array(3, 2, 0)

scala> val A = Array(10,11,12,13,14,15)
A: Array[Int] = Array(10, 11, 12, 13, 14, 15)

scala> A(indices)
<console>:28: error: type mismatch;
 found   : Array[Int]
 required: Int
              A(indices)

foreach方法也不起作用：

scala> indices.foreach(println(_))
3
2
0

scala> indices.foreach(A(_))
<no output>

我想要的是B的结果：

scala> val B = Array(A(3),A(2),A(0))
B: Array[Int] = Array(13, 12, 10)

但是，我不想像那样对它进行硬编码，因为我不知道索引的长度或内容是多少。

Answer 1

我能想到的最简洁的方法是翻转你的心理模型并将指数放在第一位：

indices map A

而且，我建议您使用lift返回Option

indices map A.lift

Answer 2

您可以在map上使用indices，它会根据映射lambda将每个元素映射到一个新元素。请注意，在Array上，您会在使用apply方法的索引处获得一个元素：

indices.map(index => A.apply(index))

您可以暂停apply：

indices.map(index => A(index))

您还可以使用下划线语法：

indices.map(A(_))

当你处于这种情况时，你甚至可以不用下划线：

indices.map(A)

您可以使用备用空格语法：

indices map A

您尝试使用foreach，它返回Unit，仅用于副作用。例如：

indices.foreach(index => println(A(index)))
indices.map(A).foreach(println)
indices map A foreach println

如何使用Scala和Spark从数组中选择非顺序子集元素？

2 个答案: