Java 类名:com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorSizeHint
Python 类名:VectorSizeHint

功能介绍

取出Vector 的size进行检测,并进行处理。

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 ✓
size 向量大小 用于判断向量的大小是否和设置的一致 Integer ✓
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
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. ["$8$1:3,2:4,4:7"],
  6. ["$8$2:4,4:5"]
  7. ])
  8. data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="vec string")
  9. model = VectorSizeHint().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_hint").setHandleInvalidMethod("SKIP").setSize(8)
  10. model.transform(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.source.MemSourceBatchOp;
  4. import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorSizeHint;
  5. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Arrays;
  7. import java.util.List;
  8. public class VectorSizeHintTest {
  9. @Test
  10. public void testVectorSizeHint() throws Exception {
  11. List <Row> df = Arrays.asList(
  12. Row.of("$8$1:3,2:4,4:7"),
  13. Row.of("$8$2:4,4:5")
  14. );
  15. BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "vec string");
  16. VectorSizeHint model = new VectorSizeHint().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_hint")
  17. .setHandleInvalidMethod("SKIP").setSize(8);
  18. model.transform(data).print();
  19. }
  20. }

运行结果

| vec | vec_hint | | —- | —- |

| $8$1:3,2:4,4:7 | $8$1:3.0 2:4.0 4:7.0 |

| $8$2:4,4:5 | $8$2:4.0 4:5.0 |