Kommentar
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Normaliserar en flyttalvektor till enhetslängd med den angivna normgraden. Grad är standardvärdet 2,0 (euklidisk norm) om det är ospecificerat.
För motsvarande Databricks SQL-funktion, se vector_normalize funktion.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_normalize(vector=<vector>, degree=<degree>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
vector |
pyspark.sql.Column eller kolumnnamn |
Indatavektorkolumn. |
degree |
pyspark.sql.Column eller kolumnnamn, valfritt |
Normgrad (1.0 för L1, 2.0 för L2, float('inf') för oändlighetsnorm). Standardinställningen är 2.0. |
Returns
pyspark.sql.Column: Den normaliserade vektorn som en matris med flyttal.
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...]