DenseVector

pyspark.ml.linalg。 DenseVector ( 基於“增大化現實”技術:聯盟(字節,numpy.ndarray,Iterable(浮動]] )

密集的向量代表一個值數組。我們用numpy數組來存儲和算法將委托給底層numpy數組。

例子

> > >v=向量密集的([1.0,2.0])> > >u=向量密集的([3.0,4.0])> > >v+uDenseVector ([4.0, 6.0])> > >2- - - - - -vDenseVector ([1.0, 0.0])> > >v/2DenseVector ([0.5, 1.0])> > >v*uDenseVector ([3.0, 8.0])> > >u/vDenseVector ([3.0, 2.0])> > >u%2DenseVector ([1.0, 0.0])> > >- - - - - -vDenseVector ([-1.0, -2.0])

方法

(其他)

計算兩個向量的點積。

規範(p)

計算DenseVector的規範。

numNonzeros()

非零元素的數量。

squared_distance(其他)

兩個向量的平方距離。

toArray()

返回底層numpy.ndarray

屬性

返回底層numpy.ndarray

方法的文檔

( 其他:Iterable(浮動] )→numpy.float64

計算兩個向量的點積。我們支持(Numpy數組,列表、SparseVector或SciPy稀疏)和目標Numpy 1 -或二維數組。相當於numpy打電話。兩個向量的點。

例子

> > >密集的=DenseVector(數組數組(' d ',(1。,2。)))> > >密集的(密集的)5.0> > >密集的(SparseVector(2,(0,1),(2。,1。)))4.0> > >密集的(範圍(1,3))5.0> > >密集的(np數組(範圍(1,3)))5.0> > >密集的([1。,)回溯(最近的電話):AssertionError:尺寸不匹配> > >密集的(np重塑([1。,2。,3所示。,4所示。),(2,2),訂單=“F”))數組([5。11。)> > >密集的(np重塑([1。,2。,3所示。),(3,1),訂單=“F”))回溯(最近的電話):AssertionError:尺寸不匹配
規範 ( p:NormType )→numpy.float64

計算DenseVector的規範。

例子

> > >一個=DenseVector([0,- - - - - -1,2,- - - - - -3])> > >一個規範(2)3.7……> > >一個規範(1)6.0
numNonzeros ( )→int

非零元素的數量。這個掃描所有活躍的非零值和計數

squared_distance ( 其他:Iterable(浮動] )→numpy.float64

兩個向量的平方距離。

例子

> > >dense1=DenseVector(數組數組(' d ',(1。,2。)))> > >dense1squared_distance(dense1)0.0> > >dense2=np數組([2。,1。])> > >dense1squared_distance(dense2)2.0> > >dense3=(2。,1。]> > >dense1squared_distance(dense3)2.0> > >sparse1=SparseVector(2,(0,1),(2。,1。])> > >dense1squared_distance(sparse1)2.0> > >dense1squared_distance([1。,)回溯(最近的電話):AssertionError:尺寸不匹配> > >dense1squared_distance(SparseVector(1,(0),(1。,)))回溯(最近的電話):AssertionError:尺寸不匹配
toArray ( )→numpy.ndarray

返回底層numpy.ndarray

屬性的文檔

返回底層numpy.ndarray