DenseVector¶
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類
pyspark.ml.linalg。DenseVector( 基於“增大化現實”技術:聯盟(字節,numpy.ndarray,Iterable(浮動]] ) ¶ -
密集的向量代表一個值數組。我們用numpy數組來存儲和算法將委托給底層numpy數組。
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
點(其他)計算兩個向量的點積。
規範(p)計算DenseVector的規範。
非零元素的數量。
squared_distance(其他)兩個向量的平方距離。
toArray()返回底層numpy.ndarray
屬性
返回底層numpy.ndarray
方法的文檔
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點( 其他:Iterable(浮動] )→numpy.float64¶ -
計算兩個向量的點積。我們支持(Numpy數組,列表、SparseVector或SciPy稀疏)和目標Numpy 1 -或二維數組。相當於numpy打電話。兩個向量的點。
例子
> > >密集的=DenseVector(數組。數組(' d ',(1。,2。)))> > >密集的。點(密集的)5.0> > >密集的。點(SparseVector(2,(0,1),(2。,1。)))4.0> > >密集的。點(範圍(1,3))5.0> > >密集的。點(np。數組(範圍(1,3)))5.0> > >密集的。點([1。,)回溯(最近的電話):…AssertionError:尺寸不匹配> > >密集的。點(np。重塑([1。,2。,3所示。,4所示。),(2,2),訂單=“F”))數組([5。11。)> > >密集的。點(np。重塑([1。,2。,3所示。),(3,1),訂單=“F”))回溯(最近的電話):…AssertionError:尺寸不匹配
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規範( p:NormType )→numpy.float64¶ -
計算DenseVector的規範。
例子
> > >一個=DenseVector([0,- - - - - -1,2,- - - - - -3])> > >一個。規範(2)3.7……> > >一個。規範(1)6.0
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numNonzeros( )→int¶ -
非零元素的數量。這個掃描所有活躍的非零值和計數
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squared_distance( 其他:Iterable(浮動] )→numpy.float64¶ -
兩個向量的平方距離。
例子
> > >dense1=DenseVector(數組。數組(' d ',(1。,2。)))> > >dense1。squared_distance(dense1)0.0> > >dense2=np。數組([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(最近的電話):…AssertionError:尺寸不匹配> > >dense1。squared_distance(SparseVector(1,(0),(1。,)))回溯(最近的電話):…AssertionError:尺寸不匹配
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toArray( )→numpy.ndarray¶ -
返回底層numpy.ndarray
屬性的文檔
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值¶ -
返回底層numpy.ndarray
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