指定したノルム度を使用して、浮動小数点ベクトルを単位長に正規化します。 指定しない場合、度数の既定値は 2.0 (ユークリッドノルム) です。
対応する Databricks SQL 関数については、 vector_normalize 関数を参照してください。
構文
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_normalize(vector=<vector>, degree=<degree>)
Parameters
| パラメーター | タイプ | 説明 |
|---|---|---|
vector |
pyspark.sql.Column または列名 |
入力ベクター列。 |
degree |
pyspark.sql.Column または列名(省略可能) |
ノルム度 (L1 の場合は1.0 、L2 の場合は 2.0 、無限ノルムの場合は float('inf') )。 既定値は 2.0 です。 |
返品
pyspark.sql.Column: 浮動小数点数の配列としての正規化されたベクトル。
Examples
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('v', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([3.0, 4.0],)], schema)
df.select(dbf.vector_normalize('v', dbf.lit(2.0).cast('float'))).first()[0]
# [0.6..., 0.8...]