vector_norm

Renvoie la norme Lp d'un vecteur de nombres flottants en utilisant le degré spécifié. La default du degré est 2,0 (norme euclidienne) si non spécifié.

Pour la fonction Databricks SQL correspondante, consultez la fonctionvector_norm.

Syntaxe

Python

from pyspark.sql import functions as dbf

dbf.vector_norm(vector=<vector>, degree=<degree>)

parameter

parameter	Type	Description
vector	pyspark.sql.Column ou nom de colonne	Colonne de vecteur d'entrée.
degree	pyspark.sql.Column ou nom de colonne, facultatif	Degré de la norme (1.0 pour L1, 2.0 pour L2, float('inf') pour la norme infinie). Default to 2.0.

parameter	Type	Description
vector	pyspark.sql.Column ou nom de colonne	Colonne de vecteur d'entrée.
degree	pyspark.sql.Column ou nom de colonne, facultatif	Degré de la norme (1.0 pour L1, 2.0 pour L2, float('inf') pour la norme infinie). Default to 2.0.

Renvoie

pyspark.sql.Column: La norme Lp en tant que valeur flottante.

Exemples

Python

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_norm('v', dbf.lit(2.0).cast('float'))).first()[0]
# 5.0