vector_norm

Retorna a norma Lp de um vetor de ponto flutuante usando o grau especificado. O grau tem como default 2,0 (norma euclidiana) se não especificado.

Para a função correspondente do Databricks SQL, consulte funçãovector_norm.

Sintaxe

Python

from pyspark.sql import functions as dbf

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

Parâmetros

Parâmetro	Tipo	Descrição
vector	pyspark.sql.Column ou nome da coluna	Coluna de vetor de entrada.
degree	pyspark.sql.Column ou nome da coluna, opcional.	Grau da norma (1.0 para L1, 2.0 para L2, float('inf') para norma infinita). O default é 2.0.

Parâmetro	Tipo	Descrição
vector	pyspark.sql.Column ou nome da coluna	Coluna de vetor de entrada.
degree	pyspark.sql.Column ou nome da coluna, opcional.	Grau da norma (1.0 para L1, 2.0 para L2, float('inf') para norma infinita). O default é 2.0.

Devolve

pyspark.sql.Column: A norma Lp como um valor float.

Exemplos

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