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Python feature.StandardScaler方法代码示例

本文整理汇总了Python中pyspark.mllib.feature.StandardScaler方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python feature.StandardScaler方法的具体用法?Python feature.StandardScaler怎么用?Python feature.StandardScaler使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在pyspark.mllib.feature的用法示例。


在下文中一共展示了feature.StandardScaler方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_model_setters

# 需要导入模块: from pyspark.mllib import feature [as 别名]
# 或者: from pyspark.mllib.feature import StandardScaler [as 别名]
def test_model_setters(self):
        data = [
            [1.0, 2.0, 3.0],
            [2.0, 3.0, 4.0],
            [3.0, 4.0, 5.0]
        ]
        model = StandardScaler().fit(self.sc.parallelize(data))
        self.assertIsNotNone(model.setWithMean(True))
        self.assertIsNotNone(model.setWithStd(True))
        self.assertEqual(model.transform([1.0, 2.0, 3.0]), DenseVector([-1.0, -1.0, -1.0])) 
开发者ID:alec-heif,项目名称:MIT-Thesis,代码行数:12,代码来源:tests.py

示例2: test_model_transform

# 需要导入模块: from pyspark.mllib import feature [as 别名]
# 或者: from pyspark.mllib.feature import StandardScaler [as 别名]
def test_model_transform(self):
        data = [
            [1.0, 2.0, 3.0],
            [2.0, 3.0, 4.0],
            [3.0, 4.0, 5.0]
        ]
        model = StandardScaler().fit(self.sc.parallelize(data))
        self.assertEqual(model.transform([1.0, 2.0, 3.0]), DenseVector([1.0, 2.0, 3.0])) 
开发者ID:alec-heif,项目名称:MIT-Thesis,代码行数:10,代码来源:tests.py


注:本文中的pyspark.mllib.feature.StandardScaler方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。