Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Normalizuje vektor float na jednotkovou délku pomocí zadaného stupně normy. Ve výchozím nastavení je hodnota 2,0 (Euclidean norm), pokud není zadána.
Odpovídající funkci SQL Databricks vizte funkcevector_normalize.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_normalize(vector=<vector>, degree=<degree>)
Parameters
| Parametr | Typ | Description |
|---|---|---|
vector |
pyspark.sql.Column nebo název sloupce |
Vstupní vektorový sloupec. |
degree |
pyspark.sql.Column nebo název sloupce, volitelné |
Norm degree (1.0 pro L1, 2.0 pro L2, float('inf') pro nekonečno normu). Výchozí hodnota je 2.0. |
Returns
pyspark.sql.Column: Normalizovaný vektor jako pole float.
Příklady
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('v', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([3.0, 4.0],)], schema)
df.select(dbf.vector_normalize('v', dbf.lit(2.0).cast('float'))).first()[0]
# [0.6..., 0.8...]