DCT ¶

class pyspark.ml.feature. DCT ( * , inverse : bool = False , inputCol : Optional [ str ] = None , outputCol : Optional [ str ] = None ) [source] ¶

一个特征变换器，它对实数向量进行一维离散余弦变换。不对输入向量进行零填充。它返回一个与输入向量长度相同的实数向量，表示DCT。返回的向量经过缩放，使得变换矩阵是酉矩阵（即缩放的DCT-II）。

新增于版本 1.6.0。

注释

更多信息请参见维基百科。

示例

           >>> 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

          

方法

`clear` (参数)	如果参数已明确设置，则从参数映射中清除该参数。
`copy` ([extra])	创建此实例的副本，具有相同的uid和一些额外的参数。
`explainParam` (参数)	解释单个参数并返回其名称、文档以及可选的默认值和用户提供的值的字符串。
`explainParams` ()	返回所有参数的文档，包括它们可选的默认值和用户提供的值。
`extractParamMap` ([extra])	提取嵌入的默认参数值和用户提供的值，然后将它们与输入中的额外值合并到一个扁平的参数映射中，如果存在冲突，则使用后者的值，即顺序为：默认参数值 < 用户提供的值 < 额外值。
`getInputCol` ()	获取inputCol的值或其默认值。
`getInverse` ()	获取 inverse 的值或其默认值。
`getOrDefault` (参数)	获取用户提供的参数映射中的参数值或其默认值。
`getOutputCol` ()	获取outputCol的值或其默认值。
`getParam` (paramName)	根据名称获取参数。
`hasDefault` (参数)	检查参数是否具有默认值。
`hasParam` (paramName)	测试此实例是否包含具有给定（字符串）名称的参数。
`isDefined` (参数)	检查参数是否由用户显式设置或具有默认值。
`isSet` (参数)	检查参数是否被用户显式设置。
`load` (路径)	从输入路径读取一个ML实例，是 read().load(path) 的快捷方式。
`read` ()	返回此类的一个 MLReader 实例。
`save` (路径)	将此 ML 实例保存到给定路径，是 ‘write().save(path)’ 的快捷方式。
`设置` (参数, 值)	在嵌入的参数映射中设置一个参数。
`setInputCol` (值)	设置 `inputCol` 的值。
`setInverse` (值)	设置 `inverse` 的值。
`setOutputCol` (值)	设置 `outputCol` 的值。
`setParams` (self, \*[, inverse, inputCol, …])	设置此DCT的参数。
`transform` (数据集[, 参数])	使用可选参数转换输入数据集。
`write` ()	返回此ML实例的MLWriter实例。

属性

`输入列`
`逆`
`输出列`
`参数`	返回按名称排序的所有参数。

方法文档

clear ( param : pyspark.ml.param.Param ) → None ¶: 如果参数已明确设置，则从参数映射中清除该参数。

copy ( extra : Optional [ ParamMap ] = None ) → JP ¶

创建此实例的副本，具有相同的uid和一些额外的参数。此实现首先调用Params.copy，然后使用额外参数复制伴随的Java管道组件。因此，Python包装器和Java管道组件都会被复制。

Parameters

extra dict, optional: 复制到新实例的额外参数

Returns

JavaParams: 此实例的副本

explainParam ( param : Union [ str , pyspark.ml.param.Param ] ) → str ¶: 解释单个参数并返回其名称、文档以及可选的默认值和用户提供的值的字符串。

explainParams ( ) → str ¶: 返回所有参数的文档，包括它们可选的默认值和用户提供的值。

extractParamMap ( extra : Optional [ ParamMap ] = None ) → ParamMap ¶

提取嵌入的默认参数值和用户提供的值，然后将它们与输入中的额外值合并到一个扁平的参数映射中，如果存在冲突，则使用后者的值，即顺序为：默认参数值 < 用户提供的值 < 额外值。

Parameters

extra dict, optional: 额外参数值

Returns

dict: 合并的参数映射

getInputCol ( ) → str ¶: 获取inputCol的值或其默认值。

getInverse ( ) → bool [source] ¶: 获取 inverse 的值或其默认值。

新增于版本 1.6.0。

getOrDefault ( param : Union [ str , pyspark.ml.param.Param [ T ] ] ) → Union [ Any , T ] ¶: 获取用户提供的参数映射中的参数值或其默认值。如果两者都未设置，则引发错误。

getOutputCol ( ) → str ¶: 获取outputCol的值或其默认值。

getParam ( paramName : str ) → pyspark.ml.param.Param ¶: 根据名称获取参数。

hasDefault ( param : Union [ str , pyspark.ml.param.Param [ Any ] ] ) → bool ¶: 检查参数是否具有默认值。

hasParam ( paramName : str ) → bool ¶: 测试此实例是否包含具有给定（字符串）名称的参数。

isDefined ( param : Union [ str , pyspark.ml.param.Param [ Any ] ] ) → bool ¶: 检查参数是否由用户显式设置或具有默认值。

isSet ( param : Union [ str , pyspark.ml.param.Param [ Any ] ] ) → bool ¶: 检查参数是否被用户显式设置。

classmethod load ( path : str ) → RL ¶: 从输入路径读取一个ML实例，是 read().load(path) 的快捷方式。

classmethod read ( ) → pyspark.ml.util.JavaMLReader [ RL ] ¶: 返回此类的一个 MLReader 实例。

save ( path : str ) → None ¶: 将此 ML 实例保存到给定路径，是 ‘write().save(path)’ 的快捷方式。

set ( param : pyspark.ml.param.Param , value : Any ) → None ¶: 在嵌入的参数映射中设置一个参数。

setInputCol ( value : str ) → pyspark.ml.feature.DCT [source] ¶: 设置 inputCol 的值。

setInverse ( value : bool ) → pyspark.ml.feature.DCT [source] ¶: 设置 inverse 的值。

新增于版本 1.6.0。

setOutputCol ( value : str ) → pyspark.ml.feature.DCT [source] ¶: 设置 outputCol 的值。

setParams ( self , \* , inverse=False , inputCol=None , outputCol=None ) [source] ¶: 设置此DCT的参数。

新增于版本 1.6.0。

transform ( dataset : pyspark.sql.dataframe.DataFrame , params : Optional [ ParamMap ] = None ) → pyspark.sql.dataframe.DataFrame ¶

使用可选参数转换输入数据集。

新增于版本 1.3.0。

Parameters

dataset pyspark.sql.DataFrame: 输入数据集
params dict, optional: 一个可选的参数映射，用于覆盖嵌入的参数。

Returns

pyspark.sql.DataFrame: 转换后的数据集

write ( ) → pyspark.ml.util.JavaMLWriter ¶: 返回此ML实例的MLWriter实例。

属性文档

inputCol = Param(parent='undefined', name='inputCol', doc='input column name.') ¶

inverse : pyspark.ml.param.Param[bool] = Param(parent='undefined', name='inverse', doc='Set transformer to perform inverse DCT, default False.') ¶

outputCol = Param(parent='undefined', name='outputCol', doc='output column name.') ¶

params ¶: 返回按名称排序的所有参数。默认实现使用 dir() 获取所有类型为 Param 的属性。

CountVectorizerModel

元素逐项乘积