创建vectors.dense和sparse.dense，它们相同吗？

kognpnkq 于 2021-05-26 发布在 Spark

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我正试图对这两种类型有更多的理解，所以我创建了这两个数组，看看我是否做得对。我现在要做的是创建两个相同的数组，我的目标是：

dv = [1.0, 0.0, 3.0]
sv = [1.0, 0.0, 3.0]

所以我写了下面的语法，

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.linalg import Vectors

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

dv = Vectors.dense(1.0, 0.0, 3.0)

sv = Vectors.sparse(3, [(0,2), (1.,3.)])

因此，我的第一个问题是，我的语法正确吗？
我的第二个问题是，当我打印的时候，

print(dv)
print(sv)

它们返回：

[1.0,0.0,3.0]
(3,[0,1],[2.0,3.0])

那么，如何显示sv的“真实”数组呢？像不是在这个“向量密度”里？形式？

python apache-spark pyspark apache-spark-sql vector

来源：https://stackoverflow.com/questions/64003918/creating-vectors-dense-and-sparse-dense-are-they-identical

1条答案

按热度按时间

2g32fytz1#

稀疏向量的创建有点不正确。从文档中：第二个和第三个参数应该是
包含索引和值的两个排序列表
这给

sv = Vectors.sparse(3, [0,2], [1.,3])

为了将向量转换成数组，可以使用函数向量到数组。

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.functions import vector_to_array

spark.createDataFrame([(dv,), (sv,)], ['col1']) \
    .withColumn("as_array", vector_to_array(F.col('col1'))) \
    .show(truncate=False)

印刷品

+-------------------+---------------+
|col1               |as_array       |
+-------------------+---------------+
|[1.0,0.0,3.0]      |[1.0, 0.0, 3.0]|
|(3,[0,2],[1.0,3.0])|[1.0, 0.0, 3.0]|
+-------------------+---------------+

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