ElementwiseProduct

類 pyspark.ml.feature。 ElementwiseProduct ( *,scalingVec:可選(pyspark.ml.linalg.Vector]=沒有一個,inputCol:可選(str]=沒有一個,outputCol:可選(str]=沒有一個 )

產品(即輸出阿達瑪。,the element-wise product) of each input vector with a provided “weight” vector. In other words, it scales each column of the dataset by a scalar multiplier.

例子

> > >從pyspark.ml.linalg進口向量> > >df=火花。createDataFrame(((向量。密集的([2.0,1.0,3.0),),(“價值觀”])> > >ep=ElementwiseProduct()> > >ep。setScalingVec(向量。密集的([1.0,2.0,3.0)))ElementwiseProduct……> > >ep。setInputCol(“價值觀”)ElementwiseProduct……> > >ep。setOutputCol(“eprod”)ElementwiseProduct……> > >ep。變換(df)。頭()。eprodDenseVector ((2.0, 2.0, 9.0))> > >ep。setparam(scalingVec=向量。密集的([2.0,3.0,5.0)))。變換(df)。頭()。eprodDenseVector ((4.0, 3.0, 15.0))> > >elementwiseProductPath=temp_path+“/ elementwise-product”> > >ep。保存(elementwiseProductPath)> > >loadedEp=ElementwiseProduct。負載(elementwiseProductPath)> > >loadedEp。getScalingVec()= =ep。getScalingVec()真正的> > >loadedEp。變換(df)。取(1)= =ep。變換(df)。取(1)真正的

方法

清晰的(參數)	清除參數映射的參數是否被顯式地設置。
複製((額外的))	創建這個實例的副本具有相同uid和一些額外的參數。
explainParam(參數)	解釋一個參數並返回它的名字,醫生,和可選的默認值,用戶提供的字符串值。
explainParams()	返回文檔的所有參數選擇默認值和用戶提供的值。
extractParamMap((額外的))	提取嵌入默認參數值和用戶提供的值,然後合並他們額外的值從輸入平麵參數映射,後者使用價值如果存在衝突,即。排序:默認參數值< <額外的用戶提供的值。
getInputCol()	得到的價值inputCol或其默認值。
getOrDefault(參數)	得到參數的值在用戶提供的參數映射或其默認值。
getOutputCol()	得到的價值outputCol或其默認值。
getParam(paramName)	通過它的名稱參數。
getScalingVec()	得到的價值scalingVec或其默認值。
hasDefault(參數)	檢查是否一個參數有默認值。
hasParam(paramName)	測試這個實例包含一個參數是否與給定名稱(字符串)。
isDefined(參數)	檢查參數是否由用戶或顯式地設置一個默認值。
收取(參數)	檢查參數是否由用戶顯式地設置。
負載(路徑)	從輸入路徑,讀取一個毫升實例的快捷方式read () .load(路徑)。
讀()	返回一個MLReader這個類的實例。
保存(路徑)	這個毫升實例保存到給定的路徑,一個快捷方式的“寫().save(路徑)。
集(參數值)	設置一個參數嵌入參數映射。
setInputCol(值)	設置的值inputCol。
setOutputCol(值)	設置的值outputCol。
setparam(自我,\ [,inputCol scalingVec…))	為這個ElementwiseProduct設置參數。
setScalingVec(值)	設置的值scalingVec。
變換(數據集[params))	與可選參數轉換的輸入數據集。
寫()	返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性

inputCol
outputCol
參數個數	返回所有參數命令的名字。
scalingVec

方法的文檔

清晰的 ( 參數:pyspark.ml.param.Param )→沒有

清除參數映射的參數是否被顯式地設置。

複製 ( 額外的:可選(ParamMap]=沒有一個 )→摩根大通

創建這個實例的副本具有相同uid和一些額外的參數。這個實現第一次調用參數。複製and then make a copy of the companion Java pipeline component with extra params. So both the Python wrapper and the Java pipeline component get copied.

參數

額外的 東西,可選

額外參數複製到新實例

返回

JavaParams

這個實例的副本

explainParam ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param] )→str

解釋一個參數並返回它的名字,醫生,和可選的默認值,用戶提供的字符串值。

explainParams ( )→str

返回文檔的所有參數選擇默認值和用戶提供的值。

extractParamMap ( 額外的:可選(ParamMap]=沒有一個 )→ParamMap

提取嵌入默認參數值和用戶提供的值,然後合並他們額外的值從輸入平麵參數映射,後者使用價值如果存在衝突,即。排序:默認參數值< <額外的用戶提供的值。

參數

額外的 東西,可選

額外的參數值

返回

dict

合並後的參數映射

getInputCol ( )→str

得到的價值inputCol或其默認值。

getOrDefault ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(T]] )→聯盟(任何,T]

得到參數的值在用戶提供的參數映射或其默認值。如果沒有設置提出了一個錯誤。

getOutputCol ( )→str

得到的價值outputCol或其默認值。

getParam ( paramName:str )→pyspark.ml.param.Param

通過它的名稱參數。

getScalingVec ( )→pyspark.ml.linalg.Vector

得到的價值scalingVec或其默認值。

hasDefault ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool

檢查是否一個參數有默認值。

hasParam ( paramName:str )→bool

測試這個實例包含一個參數是否與給定名稱(字符串)。

isDefined ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool

檢查參數是否由用戶或顯式地設置一個默認值。

收取 ( 參數:聯盟(str,pyspark.ml.param.Param(任何]] )→bool

檢查參數是否由用戶顯式地設置。

classmethod 負載 ( 路徑:str )→RL

從輸入路徑,讀取一個毫升實例的快捷方式read () .load(路徑)。

classmethod 讀 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLReader(RL]

返回一個MLReader這個類的實例。

保存 ( 路徑:str )→沒有

這個毫升實例保存到給定的路徑,一個快捷方式的“寫().save(路徑)。

集 ( 參數:pyspark.ml.param.Param,價值:任何 )→沒有

設置一個參數嵌入參數映射。

setInputCol ( 價值:str )→pyspark.ml.feature.ElementwiseProduct

設置的值inputCol。

setOutputCol ( 價值:str )→pyspark.ml.feature.ElementwiseProduct

設置的值outputCol。

setparam ( 自我,\ *,scalingVec =沒有,inputCol =沒有,outputCol =沒有 )

為這個ElementwiseProduct設置參數。

setScalingVec ( 價值:pyspark.ml.linalg.Vector )→pyspark.ml.feature.ElementwiseProduct

設置的值scalingVec。

變換 ( 數據集:pyspark.sql.dataframe.DataFrame,參數個數:可選(ParamMap]=沒有一個 )→pyspark.sql.dataframe.DataFrame

與可選參數轉換的輸入數據集。

參數

數據集 pyspark.sql.DataFrame

輸入數據集

參數個數 東西,可選

一個可選的參數覆蓋嵌入參數的地圖。

返回

pyspark.sql.DataFrame

改變了數據集

寫 ( )→pyspark.ml.util.JavaMLWriter

返回一個MLWriter實例毫升實例。

屬性的文檔

inputCol =參數(父母=‘定義’,name = ' inputCol ', doc =輸入列名稱。)

outputCol =參數(父母=‘定義’,name = ' outputCol ', doc =輸出列名稱。)

參數個數

返回所有參數命令的名字。默認實現使用dir ()所有的屬性類型參數。

scalingVec :pyspark.ml.param.Param pyspark.ml.linalg.Vector =參數(父母=‘定義’,name = ' scalingVec ', doc =向量為阿達瑪的產品。)

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