Notitie
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen u aan te melden of de directory te wijzigen.
Voor toegang tot deze pagina is autorisatie vereist. U kunt proberen de mappen te wijzigen.
Berekent de Euclidische afstand (L2) tussen twee float vectoren. De vectoren moeten dezelfde dimensie hebben.
Voor de overeenkomstige Databricks SQL-functie, zie de vector_l2_distance functie.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_l2_distance(left=<left>, right=<right>)
Parameters
| Parameter | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
left |
pyspark.sql.Column of kolomnaam |
Eerste vectorkolom. |
right |
pyspark.sql.Column of kolomnaam |
Tweede vectorkolom. |
Returns
pyspark.sql.Column: L2 afstand als floatwaarde.
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...