轉自：https://blog.csdn.net/lambsnow/article/details/78517340 ...

Image對象有crop功能，也就是圖像切割功能，但是使用opencv讀取圖像的時候，圖像轉換為了np.adarray類型，該類型無法使用crop功能，需要進行類型轉換，所以使用下面的轉換方式進行轉換： numpy.array(img) img對象轉化 ...

一、dict生成DataFrame 1、如果只有一個dict，即一行dataframe數據 2、多行dataframe 二、pandas轉換為dict 使用方法df.to_dict() 參數：'dict' (默認) ，'list'，'series ...

1.dataframe轉成numpy array 把Pandas中的dataframe轉成numpy中的array df=df.values 2.series和dataframe轉換 import pandas as pd //y_pred是ndarray //將ndarray轉為 ...

一個ndarray是一個多維同類數據容器。每一個數組有一個dtype屬性，用來描述數組的數據類型。 Series是一種一維數組型對象，包含了一個值序列，並且包含了數據標簽----索引（index）。 DataFrame每一列可以是不同類型，即有行索引，又有列索引，可以被是為一個共享相同索引 ...

參考：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html 在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的數據類型，本博文給出筆者在使用的過程中體會到的區別和各自的優勢 共性： 1、RDD、DataFrame ...

RDD、DataFrame與DataSet三者有許多的共性，都有各自使用的場景，常常需要在三者之間進行轉換 DataFrame/Dataset 轉 RDD： val rdd1=testDF.rdd val rdd2=testDS.rdd RDD 轉 DataFrame： // 一般 ...

Rdd轉DataFrame from pyspark.sql.types import * from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.sql import SparkSession spark ...