Vectors.dense()

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本文详细探讨了Apache Spark中Vectors.dense()的用法，它用于创建稠密向量。我们将深入研究其内部实现，如何从数组转换为稠密向量，并讨论其在大数据分析中的作用。此外，还将举例说明其在实际操作中的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

    import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
    import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics

    val rdd = sc.makeRDD(Array(Array(1.0,10.1,2.5),Array(2.0,5.2,3.8)))
    val rdd2 = sc.makeRDD(Array(1.2,2.3,3.4))

    val data = rdd.map(f=>Vectors.dense(f))
    println("data: \n" +data)
    val stat = Statistics.colStats(data)

    println("stat: \n"+stat) 
    println("min:" +stat.min)//min,max等等都是向量，2个Array时，min:[1.0,5.2,2.5]

    println("max:" +stat.max)//max:[2.0,10.1,3.8]