หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
Returns the inner product (dot product) between two float vectors. The vectors must have the same dimension.
For the corresponding Databricks SQL function, see vector_inner_product function.
Syntax
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_inner_product(left=<left>, right=<right>)
Parameters
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
left |
pyspark.sql.Column or column name |
First vector column. |
right |
pyspark.sql.Column or column name |
Second vector column. |
Returns
pyspark.sql.Column: Inner product as a float value.
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_inner_product('a', 'b')).first()[0]
# 32.0