Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Mengembalikan jarak Euclidean (L2) antara dua vektor float. Vektor harus memiliki dimensi yang sama.
Untuk fungsi Databricks SQL yang sesuai, lihat vector_l2_distance fungsi.
Sintaks
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_l2_distance(left=<left>, right=<right>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
left |
pyspark.sql.Column atau nama kolom |
Kolom vektor pertama. |
right |
pyspark.sql.Column atau nama kolom |
Kolom vektor kedua. |
Returns
pyspark.sql.Column: Jarak L2 sebagai nilai float.
Examples
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('a', ArrayType(FloatType())), StructField('b', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0])], schema)
df.select(dbf.vector_l2_distance('a', 'b')).first()[0]
# 5.196152...