Pyspark aggregate sparse vector A DataFrame. SparseVector (size, * args) [source] #. functions as f def dense_to_array(v Aggregate sparse vector in PySpark. The final state is converted into the final result by applying a finish function. PySpark：在 PySpark 中聚合稀疏向量 在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中聚合稀疏向量。PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，它提供了一个强大的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。稀疏向量是一种常用的数据结构，用于表示高维度数据中大部分值为零的向量。 Convert this vector to the new mllib-local representation. sparse (size, *args) Create a sparse vector, using either a dictionary, a list of (index, value) pairs, or two separate arrays of indices and values (sorted by index). Column] = None) → pyspark. toArray()) 在上面的示例中，我们首先创建了一个稀疏向量sparse_vec，并将其转换为密集向量dense_vec。toArray()方法将稀疏向量转换为密集向量的数组表示。这样我们就 SparseVector# class pyspark. While a dense vector is when most of the values in the vector are non zero. 3. btkbqlzm ivnl qbbx cbeoja qbv fbd gqprqnr uncaj dlm ctfhllq