vector_normalize

Normalizuje wektor zmiennoprzecinkowy do długości jednostki przy użyciu określonego stopnia normy. Wartość domyślna stopnia to 2.0 (norma euklidesowa), jeśli nie jest określona.

Aby uzyskać odpowiednią funkcję SQL usługi Databricks, zobacz vector_normalize funkcja.

Składnia

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.vector_normalize(vector=<vector>, degree=<degree>)

Parameters

Parametr	Typ	Opis
vector	pyspark.sql.Column lub nazwa kolumny	Kolumna wektorów wejściowych.
degree	pyspark.sql.Column lub nazwa kolumny, opcjonalnie	Stopień normy (1.0 dla L1, 2.0 dla L2, float('inf') dla normy nieskończoności). Wartość domyślna to 2.0.

Returns

pyspark.sql.Column: znormalizowany wektor jako tablica zmiennoprzecinkowych.

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...]