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Retourne la norme Lp d’un vecteur float à l’aide du degré spécifié. Degré par défaut sur 2.0 (norme euclide) s’il n’est pas spécifié.
Pour obtenir plus de détails sur la fonction SQL de Databricks correspondante, consultez vector_norm.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_norm(vector=<vector>, degree=<degree>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
vector |
pyspark.sql.Column ou nom de colonne |
Colonne de vecteur d’entrée. |
degree |
pyspark.sql.Column ou nom de colonne, facultatif |
Degré de norme (1.0 pour L1, 2.0 pour L2, float('inf') pour la norme d’infini). La valeur par défaut est 2.0. |
Returns
pyspark.sql.Column: norme Lp comme valeur flottante.
Exemples
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_norm('v', dbf.lit(2.0).cast('float'))).first()[0]
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