我将需要存储N个列表,其中N是大的(100万)。例如, [2,3]...
[4,5,6,7] 每一项都是大约0-10000个元素的列表。我想使用一个数字数组的列表,比如 np.array([[2,3],[4,5,6]) 然后,在尝试附加到numpy数组中的列表时,我遇到了效率问题。这里还告诉我:Efficiently append an element to each of the lists in a large numpy array,不要使用numpy数组
这是在齐柏林飞艇笔记本上运行的测试代码。感兴趣的是rdd_ret。= 117]所以我们在这里看到,我们肯定有9301行,它们都是行对象,都是相同长度的。rddofrows.toDF(sampleRatio=0.1)这会引发一个错误:TypeError: 'NoneType' object is not iterable;底部有完整的堆栈跟踪将生成输出Dataframe对象,但我试图在其上运行的任何操作(.show();.c
在Python2.7中,我有一些代码:for i in dict.keys():返回长度为2428的values列表。相同,但是使用理解模式返回长度为-> 1的列表,每个元素嵌套1层(len(values[0]) -> 2428):values.append( (i,)+dict[i]for i in <