Java 类名:com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.vector.VectorElementwiseProductStreamOp
Python 类名:VectorElementwiseProductStreamOp
Vector 中的每一个非零元素与scalingVector的每一个对应元素乘,返回乘积后的新vector。
名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须? | 取值范围 | 默认值 |
---|---|---|---|---|---|---|
scalingVector | 尺度变化向量。 | 尺度的变化向量。 | String | ✓ | ||
selectedCol | 选中的列名 | 计算列对应的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR] | |
outputCol | 输出结果列 | 输出结果列列名,可选,默认null | String | null | ||
reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | null | ||
numThreads | 组件多线程线程个数 | 组件多线程线程个数 | Integer | 1 |
from pyalink.alink import * import pandas as pd useLocalEnv(1) df = pd.DataFrame([ ["1:3,2:4,4:7", 1], ["0:3,5:5", 3], ["2:4,4:5", 4] ]) data = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr="vec string, id bigint") vecEP = VectorElementwiseProductStreamOp().setSelectedCol("vec") \ .setOutputCol("vec1") \ .setScalingVector("$8$1:3.0 3:3.0 5:4.6") data.link(vecEP).print() StreamOperator.execute()
import org.apache.flink.types.Row; import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator; import com.alibaba.alink.operator.stream.dataproc.vector.VectorElementwiseProductStreamOp; import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp; import org.junit.Test; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class VectorElementwiseProductStreamOpTest { @Test public void testVectorElementwiseProductStreamOp() throws Exception { List <Row> df = Arrays.asList( Row.of("1:3,2:4,4:7", 1), Row.of("0:3,5:5", 3), Row.of("2:4,4:5", 4) ); StreamOperator <?> data = new MemSourceStreamOp(df, "vec string, id int"); StreamOperator <?> vecEP = new VectorElementwiseProductStreamOp().setSelectedCol("vec") .setOutputCol("vec1") .setScalingVector("$8$1:3.0 3:3.0 5:4.6"); data.link(vecEP).print(); StreamOperator.execute(); } }
vec | id | vec1 |
---|---|---|
1:3,2:4,4:7 | 1 | 1:9.0 2:0.0 4:0.0 |
0:3,5:5 | 3 | 0:0.0 5:23.0 |
2:4,4:5 | 4 | 2:0.0 4:0.0 |