新手求助:Scala语言中如何较紧凑地实现从String数组到Double数组的转换?

Felix_Ding 2014-03-11 04:36:53
最近想学Spark,所以先从学scala开始。感觉scala很多独有的语法可以写出很紧凑代码,比如向函数传入lambda表达式作为参数。

问题是,现在我从文件里读入了一些小数,刚读入后是Array[String]类型的,需要转化为Array[Double]来操作,但我能想到的最笨最朴素的办法就是根据Array[String]类型数组的长度,新建一个Array[Double]数组,然后对前者逐一调用toDouble方法赋值到后者,而且还使用了个变量i作为循环计数器。请问能否有一种比较紧凑的方法来实现这个功能呢(或者说一句话搞定呢)?

(这种极朴素的代码如下)

val strArray: Array[String]
// here are some codes that read strings from a file to the strArray
val doubleArray: Array[Double] = new Array[Double](strArray.length)
var i=0
for(eachstr <- strArray) {doubleArray(i) = eachstr.toDouble; i+=1}
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彩色蚂蚁 2014-07-18
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其实上面的更省略一点的话: val b = a.map(_.toDouble)
彩色蚂蚁 2014-07-18
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例如 scala> val a = Array("1","2") a: Array[String] = Array(1, 2) scala> val b = a.map(x => x.toDouble) b: Array[Double] = Array(1.0, 2.0)
【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。

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