Python pyspark MLUtils.convertMatrixColumnsToML用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.util.MLUtils.convertMatrixColumnsToML 的用法。

用法: static convertMatrixColumnsToML(dataset, *cols)

將輸入 DataFrame 中的矩陣列從 pyspark.mllib.linalg.Matrix 類型轉換為 spark.ml 包下的新 pyspark.ml.linalg.Matrix 類型。

2.0.0 版中的新函數。

參數：

dataset：DataFrame

輸入數據集

*cols：str

要轉換的矩陣列。

新的矩陣列將被忽略。如果未指定，則所有舊矩陣列都將轉換為嵌套的除外。

DataFrame: 將舊矩陣列轉換為新矩陣類型的輸入數據集

例子：

>>> import pyspark
>>> from pyspark.mllib.linalg import Matrices
>>> from pyspark.mllib.util import MLUtils
>>> df = spark.createDataFrame(
...     [(0, Matrices.sparse(2, 2, [0, 2, 3], [0, 1, 1], [2, 3, 4]),
...     Matrices.dense(2, 2, range(4)))], ["id", "x", "y"])
>>> r1 = MLUtils.convertMatrixColumnsToML(df).first()
>>> isinstance(r1.x, pyspark.ml.linalg.SparseMatrix)
True
>>> isinstance(r1.y, pyspark.ml.linalg.DenseMatrix)
True
>>> r2 = MLUtils.convertMatrixColumnsToML(df, "x").first()
>>> isinstance(r2.x, pyspark.ml.linalg.SparseMatrix)
True
>>> isinstance(r2.y, pyspark.mllib.linalg.DenseMatrix)
True

相關用法

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.mllib.util.MLUtils.convertMatrixColumnsToML。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。

用法:

參數：

返回：

例子：