【spark原理系列】 DenseVector原理示例源码分析

原创

已于 2023-12-24 10:14:04 修改 · 283 阅读

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#spark #大数据 #分布式

于 2023-09-14 00:00:25 首次发布

spark DenseVector原理示例源码分析

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spark DenseVector原理示例源码分析

原理

DenseVector类是Spark中表示稠密向量的一种数据结构。它使用一个值数组来存储向量的元素。

方法总结

构造函数：

DenseVector(values: Array[Double])：构造一个稠密向量，使用给定的值数组作为参数。

函数：

size: Int：返回向量的大小。
toString: String：返回向量的字符串表示形式。
toArray: Array[Double]：将向量转换为值数组。
asBreeze: BV[Double]：将向量转换为Breeze库中的向量。
apply(i: Int): Double：获取指定索引处的元素值。
copy: DenseVector：复制向量，返回新的DenseVector实例。
foreachActive(f: (Int, Double) => Unit): Unit：对向量中的每个非零元素执行指定的操作。
equals(other: Any): Boolean：判断向量是否与另一个对象相等。
hashCode(): Int：计算向量的哈希码。
numActives: Int：返回向量中非零元素的数量。
numNonzeros: Int：返回向量中非零元素的数量。
toSparseWithSize(nnz: Int): SparseVector：将稠密向量转换为稀疏向量。
argmax: Int：返回向量中最大元素的索引。

伴生对象函数：

unapply(dv: DenseVector): Option[Array[Double]]：从DenseVector实例中提取值数组。

这些函数使得你可以操作稠密向量，包括构造向量、访问元素、遍历元素、比较向量、转换为其他类型的向量等。

示例说明

以下是DenseVector类的所有public方法和功能的示例：

 // size方法：返回向量的大小
    val size: Int = vector.size

    // toString方法：返回向量的字符串表示形式
    val str: String = vector.toString

    // toArray方法：将向量转换为值数组
    val array: Array[Double] = vector.toArray


    // apply方法：获取指定索引处的元素值
    val element: Double = vector(2)

    // copy方法：复制向量，返回新的DenseVector实例
    val copiedVector: DenseVector = vector.copy

    // foreachActive方法：对向量中的每个非零元素执行指定的操作
    vector.foreachActive((index, value) => println(s"Index: $index, Value: $value"))

    // equals方法：判断向量是否与另一个对象相等
    val otherVector = new DenseVector(Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0))
    val isEqual: Boolean