Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.ToTensorBatchOp
Python 类名：ToTensorBatchOp

功能介绍

将指定列转为 Alink 的张量类型。
如果指定列为 String 类型，并且值为 Alink 张量或者向量 toString 的结果，那么张量类型和形状将自动获取。
否则的话，需要指定张量类型和张量形状。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
handleInvalidMethod 处理无效值的方法 处理无效值的方法，可取 error, skip String “ERROR”, “SKIP” “ERROR”
outputCol 输出结果列 输出结果列列名，可选，默认null String null
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
tensorDataType 要转换的张量数据类型 要转换的张量数据类型。 String “FLOAT”, “DOUBLE”, “INT”, “LONG”, “BOOLEAN”, “BYTE”, “UBYTE”, “STRING”
tensorShape 张量形状 张量的形状，数组类型。 Long[] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df = pd.DataFrame(["FLOAT#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 "])
  8. source = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='vec string')
  10. source.link(
  11.     ToTensorBatchOp()
  12.         .setSelectedCol("vec")
  13.         .setTensorShape([2, 3])
  14.         .setTensorDataType("float")
  15. ).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.ToTensorBatchOp;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import org.junit.Test;
  7. public class ToTensorTest {
  9.     @Test
  10.     public void testToTensorBatchOp() throws Exception {
  11.         Row[] rows = new Row[] {
  12.             Row.of("FLOAT#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 ")
  13.         };
  14.         MemSourceBatchOp memSourceBatchOp = new MemSourceBatchOp(rows, new String[] {"vec"});
  16.         memSourceBatchOp.link(
  17.             new ToTensorBatchOp()
  18.                 .setSelectedCol("vec")
  19.                 .setTensorShape(2, 3)
  20.                 .setTensorDataType("float")
  21.         ).print();
  22.     }
  23. }

运行结果

| vec | | —- |

| FLOAT#2,3#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 |