Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.vector.VectorNormalizeBatchOp
Python 类名:VectorNormalizeBatchOp

功能介绍

对 Vector 进行正则化操作。
指定参数范数的阶,例如p = 2, 对于向量,计算向量的平方和再开二次方记为norm,最终计算结果为
通过 setOutputCol,指定新生成的列名。如果不指定,默认替代输入列。

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 所选列类型为 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR]
outputCol 输出结果列 输出结果列列名,可选,默认null String null
p 范数的阶 范数的阶,默认2 Double 2.0
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] 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 *
  2. import pandas as pd
  3. useLocalEnv(1)
  4. df = pd.DataFrame([
  5. ["1:3,2:4,4:7", 1],
  6. ["0:3,5:5", 3],
  7. ["2:4,4:5", 4]
  8. ])
  9. data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="vec string, id bigint")
  10. VectorNormalizeBatchOp().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_norm").linkFrom(data).collectToDataframe()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  2. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.vector.VectorNormalizeBatchOp;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. public class VectorNormalizeBatchOpTest {
  9. @Test
  10. public void testVectorNormalizeBatchOp() throws Exception {
  11. List <Row> df = Arrays.asList(
  12. Row.of("1:3,2:4,4:7", 1),
  13. Row.of("0:3,5:5", 3),
  14. Row.of("2:4,4:5", 4)
  15. );
  16. BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "vec string, id int");
  17. new VectorNormalizeBatchOp().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_norm").linkFrom(data).print();
  18. }
  19. }

运行结果

| vec | id | vec_norm | | —- | —- | —- |

| 1:3,2:4,4:7 | 1 | 1:0.34874291623145787 2:0.46499055497527714 4:0.813733471206735 |

| 0:3,5:5 | 3 | 0:0.5144957554275265 5:0.8574929257125441 |

| 2:4,4:5 | 4 | 2:0.6246950475544243 4:0.7808688094430304 |