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

功能介绍

转换向量类型为张量类型。

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]
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_data = pd.DataFrame([
  8.     ['0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1']
  9. ])
  11. batch_data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr = 'vec string')
  13. batch_data.link(VectorToTensorBatchOp().setSelectedCol("vec")).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  4. import org.junit.Test;
  6. import java.util.Collections;
  7. import java.util.List;
  9. public class VectorToTensorBatchOpTest {
  11.     @Test
  12.     public void testVectorToTensorStreamOp() throws Exception {
  13.         List <Row> data = Collections.singletonList(Row.of("0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1"));
  15.         MemSourceBatchOp memSourceBatchOp = new MemSourceBatchOp(data, "vec string");
  17.         memSourceBatchOp
  18.             .link(
  19.                 new VectorToTensorBatchOp()
  20.                     .setSelectedCol("vec")
  21.             )
  22.             .print();
  23.     }
  24. }

运行结果

| vec | | —- |

| DOUBLE#6#0.0 0.1 1.0 1.1 2.0 2.1 |