Python pyspark DCT用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.ml.feature.DCT 的用法。

用法: class pyspark.ml.feature.DCT(*, inverse=False, inputCol=None, outputCol=None)

一個特征變換器，它對一個實向量進行一維離散餘弦變換。不對輸入向量執行零填充。它返回一個表示 DCT 的相同長度的實向量。返回向量被縮放，使得變換矩陣是單一的(又名縮放的DCT-II)。

版本 1.6.0 中的新函數。

注意：

例子：

>>> from pyspark.ml.linalg import Vectors
>>> df1 = spark.createDataFrame([(Vectors.dense([5.0, 8.0, 6.0]),)], ["vec"])
>>> dct = DCT( )
>>> dct.setInverse(False)
DCT...
>>> dct.setInputCol("vec")
DCT...
>>> dct.setOutputCol("resultVec")
DCT...
>>> df2 = dct.transform(df1)
>>> df2.head().resultVec
DenseVector([10.969..., -0.707..., -2.041...])
>>> df3 = DCT(inverse=True, inputCol="resultVec", outputCol="origVec").transform(df2)
>>> df3.head().origVec
DenseVector([5.0, 8.0, 6.0])
>>> dctPath = temp_path + "/dct"
>>> dct.save(dctPath)
>>> loadedDtc = DCT.load(dctPath)
>>> loadedDtc.transform(df1).take(1) == dct.transform(df1).take(1)
True
>>> loadedDtc.getInverse()
False

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注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.ml.feature.DCT。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。