DenseVector¶
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类
pyspark.ml.linalg。DenseVector( 基于“增大化现实”技术:联盟(字节,numpy.ndarray,Iterable(浮动]] ) ¶ -
密集的向量代表一个值数组。我们用numpy数组来存储和算法将委托给底层numpy数组。
例子
> > >v=向量。密集的([1.0,2.0])> > >u=向量。密集的([3.0,4.0])> > >v+uDenseVector ([4.0, 6.0])> > >2- - - - - -vDenseVector ([1.0, 0.0])> > >v/2DenseVector ([0.5, 1.0])> > >v*uDenseVector ([3.0, 8.0])> > >u/vDenseVector ([3.0, 2.0])> > >u%2DenseVector ([1.0, 0.0])> > >- - - - - -vDenseVector ([-1.0, -2.0])
方法
点(其他)计算两个向量的点积。
规范(p)计算DenseVector的规范。
非零元素的数量。
squared_distance(其他)两个向量的平方距离。
toArray()返回底层numpy.ndarray
属性
返回底层numpy.ndarray
方法的文档
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点( 其他:Iterable(浮动] )→numpy.float64¶ -
计算两个向量的点积。我们支持(Numpy数组,列表、SparseVector或SciPy稀疏)和目标Numpy 1 -或二维数组。相当于numpy打电话。两个向量的点。
例子
> > >密集的=DenseVector(数组。数组(' d ',(1。,2。)))> > >密集的。点(密集的)5.0> > >密集的。点(SparseVector(2,(0,1),(2。,1。)))4.0> > >密集的。点(范围(1,3))5.0> > >密集的。点(np。数组(范围(1,3)))5.0> > >密集的。点([1。,)回溯(最近的电话):…AssertionError:尺寸不匹配> > >密集的。点(np。重塑([1。,2。,3所示。,4所示。),(2,2),订单=“F”))数组([5。11。)> > >密集的。点(np。重塑([1。,2。,3所示。),(3,1),订单=“F”))回溯(最近的电话):…AssertionError:尺寸不匹配
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规范( p:NormType )→numpy.float64¶ -
计算DenseVector的规范。
例子
> > >一个=DenseVector([0,- - - - - -1,2,- - - - - -3])> > >一个。规范(2)3.7……> > >一个。规范(1)6.0
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numNonzeros( )→int¶ -
非零元素的数量。这个扫描所有活跃的非零值和计数
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squared_distance( 其他:Iterable(浮动] )→numpy.float64¶ -
两个向量的平方距离。
例子
> > >dense1=DenseVector(数组。数组(' d ',(1。,2。)))> > >dense1。squared_distance(dense1)0.0> > >dense2=np。数组([2。,1。])> > >dense1。squared_distance(dense2)2.0> > >dense3=(2。,1。]> > >dense1。squared_distance(dense3)2.0> > >sparse1=SparseVector(2,(0,1),(2。,1。])> > >dense1。squared_distance(sparse1)2.0> > >dense1。squared_distance([1。,)回溯(最近的电话):…AssertionError:尺寸不匹配> > >dense1。squared_distance(SparseVector(1,(0),(1。,)))回溯(最近的电话):…AssertionError:尺寸不匹配
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toArray( )→numpy.ndarray¶ -
返回底层numpy.ndarray
属性的文档
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值¶ -
返回底层numpy.ndarray
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