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.
Normaliseert een floatvector naar eenheidslengte met behulp van de opgegeven normgraad. Graden wordt standaard ingesteld op 2,0 (Euclidean norm) als deze niet is opgegeven.
Voor de overeenkomstige Databricks SQL-functie, zie de vector_normalize functie.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_normalize(vector=<vector>, degree=<degree>)
Parameters
| Parameter | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
vector |
pyspark.sql.Column of kolomnaam |
Invoervectorkolom. |
degree |
pyspark.sql.Column of kolomnaam, optioneel |
Normgraad (1.0 voor L1, 2.0 voor L2, float('inf') voor oneindigheidsnorm). Wordt standaard ingesteld op 2.0. |
Returns
pyspark.sql.Column: De genormaliseerde vector als een matrix van floats.
Examples
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...]