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計算特征向量中的屬性數-SparkScala

2021-11-24 20:56:30 其他

我有一個包含一列標準化特征的資料框，如下所示：

 -------------------- 
|        normFeatures|
 -------------------- 
|(17412,[0,1,2,5,1...|
|(17412,[0,1,2,5,9...|
|(17412,[0,1,2,5,1...|
|(17412,[0,1,2,5,9...|
|(17412,[0,1,2,5,1...|
|(17412,[0,1,2,5,1...|
 --------------------

這些向量是在將StringIndexer、OneHotEncoder和VectorAssembler應用于原始屬性列后獲得的。

我想知道是否可以計算新的屬性數量。我不知道新數字是否是向量的大小，或者嵌套內部的數字是否[]也()算作屬性。

矢量化前的資料框：

 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- ------- 
|DayOfWeek|  DepTime|UniqueCarrier|FlightNum|TailNum|ArrDelay|DepDelay|Distance|TaxiOut|    Date| Flight|
 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- ------- 
| Thursday|Afternoon|           WN|      588| N240WN|      16|      18|     393|      9|2008/1/3|HOU-LIT|
| Thursday|  Morning|           WN|     1343| N523SW|       2|       5|     441|      8|2008/1/3|HOU-MAF|
| Thursday|    Night|           WN|     3841| N280WN|      -4|      -6|     441|     14|2008/1/3|HOU-MAF|
| Thursday|  Morning|           WN|        3| N308SA|      -2|       8|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|
| Thursday|Afternoon|           WN|       25| N462WN|      16|      23|     848|     10|2008/1/3|HOU-MCO|
| Thursday|    Night|           WN|       51| N483WN|       0|       4|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|
| Thursday|  Evening|           WN|      940| N493WN|       3|       8|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|
| Thursday|  Morning|           WN|     2621| N266WN|       5|       2|     848|     19|2008/1/3|HOU-MCO|
| Thursday|  Evening|           WN|      389| N266WN|      -5|      -1|     937|     15|2008/1/3|HOU-MDW|
| Thursday|Afternoon|           WN|      519| N514SW|      26|      28|     937|     13|2008/1/3|HOU-MDW|
 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- -------

向量化和歸一化后的資料框：

 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- ------- --------- ------------ ------------------ ----------- ------------ -------------- -------------- ------------- ------------------- ------------- ------------------- --------------- ---------------- ------------------- -------------------- -------------------- 
|DayOfWeek|  DepTime|UniqueCarrier|FlightNum|TailNum|ArrDelay|DepDelay|Distance|TaxiOut|    Date| Flight|DateIndex|DepTimeIndex|UniqueCarrierIndex|FlightIndex|TailNumIndex|FlightNumIndex|DayOfWeekIndex| DayOfWeekVec|       FlightNumVec|   DepTimeVec|          FlightVec|        DateVec|UniqueCarrierVec|         TailNumVec|            features|        normFeatures|
 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- ------- --------- ------------ ------------------ ----------- ------------ -------------- -------------- ------------- ------------------- ------------- ------------------- --------------- ---------------- ------------------- -------------------- -------------------- 
| Thursday|Afternoon|           WN|      588| N240WN|      16|      18|     393|      9|2008/1/3|HOU-LIT|      9.0|         1.0|               0.0|     3631.0|       554.0|         399.0|           2.0|(6,[2],[1.0])| (7262,[399],[1.0])|(3,[1],[1.0])|(4974,[3631],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[554],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|  Morning|           WN|     1343| N523SW|       2|       5|     441|      8|2008/1/3|HOU-MAF|      9.0|         0.0|               0.0|     3060.0|      1256.0|        3961.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|(7262,[3961],[1.0])|(3,[0],[1.0])|(4974,[3060],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])|(5025,[1256],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,9...|(17412,[0,1,2,5,9...|
| Thursday|    Night|           WN|     3841| N280WN|      -4|      -6|     441|     14|2008/1/3|HOU-MAF|      9.0|         3.0|               0.0|     3060.0|       463.0|        1520.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|(7262,[1520],[1.0])|    (3,[],[])|(4974,[3060],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[463],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|  Morning|           WN|        3| N308SA|      -2|       8|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|      9.0|         0.0|               0.0|     1285.0|        93.0|          76.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|  (7262,[76],[1.0])|(3,[0],[1.0])|(4974,[1285],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])|  (5025,[93],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,9...|(17412,[0,1,2,5,9...|
| Thursday|Afternoon|           WN|       25| N462WN|      16|      23|     848|     10|2008/1/3|HOU-MCO|      9.0|         1.0|               0.0|     1285.0|       497.0|         213.0|           2.0|(6,[2],[1.0])| (7262,[213],[1.0])|(3,[1],[1.0])|(4974,[1285],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[497],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|    Night|           WN|       51| N483WN|       0|       4|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|      9.0|         3.0|               0.0|     1285.0|       282.0|         204.0|           2.0|(6,[2],[1.0])| (7262,[204],[1.0])|    (3,[],[])|(4974,[1285],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[282],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|  Evening|           WN|      940| N493WN|       3|       8|     848|      7|2008/1/3|HOU-MCO|      9.0|         2.0|               0.0|     1285.0|       342.0|        1455.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|(7262,[1455],[1.0])|(3,[2],[1.0])|(4974,[1285],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[342],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|  Morning|           WN|     2621| N266WN|       5|       2|     848|     19|2008/1/3|HOU-MCO|      9.0|         0.0|               0.0|     1285.0|       555.0|        2051.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|(7262,[2051],[1.0])|(3,[0],[1.0])|(4974,[1285],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[555],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,9...|(17412,[0,1,2,5,9...|
| Thursday|  Evening|           WN|      389| N266WN|      -5|      -1|     937|     15|2008/1/3|HOU-MDW|      9.0|         2.0|               0.0|     1081.0|       555.0|        1016.0|           2.0|(6,[2],[1.0])|(7262,[1016],[1.0])|(3,[2],[1.0])|(4974,[1081],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[555],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
| Thursday|Afternoon|           WN|      519| N514SW|      26|      28|     937|     13|2008/1/3|HOU-MDW|      9.0|         1.0|               0.0|     1081.0|       133.0|         309.0|           2.0|(6,[2],[1.0])| (7262,[309],[1.0])|(3,[1],[1.0])|(4974,[1081],[1.0])|(120,[9],[1.0])|  (19,[0],[1.0])| (5025,[133],[1.0])|(17412,[0,1,2,5,1...|(17412,[0,1,2,5,1...|
 --------- --------- ------------- --------- ------- -------- -------- -------- ------- -------- ------- --------- ------------ ------------------ ----------- ------------ -------------- -------------- ------------- ------------------- ------------- ------------------- --------------- ---------------- ------------------- -------------------- --------------------

代碼：

            val numeric_columns = Array("ArrDelay","DepDelay","TaxiOut","Distance")
            val string_columns = df.columns.diff(numeric_columns)
            println("Getting vector of normalized features")
            val index_columns = string_columns.map(col => col   "Index")
    
            // StringIndexer
            val indexer = new StringIndexer()
            .setInputCols(string_columns)
            .setOutputCols(index_columns)
    
            val vec_columns = string_columns.map(col => col   "Vec")
    
            // OneHotEncoder
            val encoder = new OneHotEncoder()
            .setInputCols(index_columns)
            .setOutputCols(vec_columns)
    
            // VectorAssembler
            val num_vec_columns:Array[String] = (numeric_columns.filter(!_.contains("ArrDelay")))    vec_columns   
            val assembler = new VectorAssembler()
            .setInputCols(num_vec_columns)
            .setOutputCol("features")
    
            // Normalizer
            val normalizer = new Normalizer()
            .setInputCol("features")
            .setOutputCol("normFeatures")
            .setP(1.0)
    
        // All together in pipeline
        val pipeline = new Pipeline()
        .setStages(Array(indexer, encoder, assembler,normalizer))
        df = pipeline.fit(df).transform(df)
        df.printSchema()
        df.show(10)
        println("Done")
        println("-------------------")

提前致謝。

uj5u.com熱心網友回復：

這里的一些考慮：

您在這里擁有的是一個 SparseVector 表示，它用于多個稀疏向量變換。這些是在您使用 OneHotEncoder 轉換時創建的（它已被棄用）。所以當你有類似的東西時：

(7262,[399],[1.0])

這是一個描述，表明您有一個包含 7262 個位置的向量，其中 1.0 位于 399 個位置。這里的長度是7262，雖然是稀疏表示，但并不密集。

矢量匯編器正在連接稀疏表示，最后你有一個最終的 17412 長度稀疏表示。如果您在不截斷的情況下列印資料框，您將看到normFeatures列的位置和值。

如果您想提取此欄位的長度，您可以執行以下操作：

val row = df2.select("normFeatures").head
val vector = row(0).asInstanceOf[SparseVector]
val size = vector.size

但是，整個資料幀的稀疏表示長度不是固定的。您可以具有不同長度的行，盡管具有不應該發生的相同轉換。如果您無法跟蹤應用的轉換，則在對另一個資料幀執行聯合操作時要小心。

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/364795.html

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    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文，所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:36 more
  • 漫談前端自動化測驗演進之路及測驗工具分析

    隨著前端技術的不斷發展和應用程式的日益復雜，前端自動化測驗也在不斷演進。隨著 Web 應用程式變得越來越復雜，自動化測驗的需求也越來越高。如今，自動化測驗已經成為 Web 應用程式開發程序中不可或缺的一部分，它們可以幫助開發人員更快地發現和修復錯誤，提高應用程式的性能和可靠性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
  • CANN開發實踐：4個DVPP記憶體問題的典型案例解讀

    摘要：由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求（例如，記憶體首地址128位元組對齊），因此需呼叫專用的記憶體申請介面，那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例，并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》，作者：昇騰CANN。 DVPP ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:43:03 more
  • msf學習

    msf學習 以kali自帶的msf為例 一、msf核心模塊與功能 msf模塊都放在/usr/share/metasploit-framework/modules目錄下 1、auxiliary 輔助模塊，輔助滲透（埠掃描、登錄密碼爆破、漏洞驗證等） 2、encoders 編碼器模塊，主要包含各種編碼 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:59 more
  • Halcon軟體安裝與界面簡介

    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手：與相機連接，設定相機引數，采集影像 2) 標定助手：九點標定或是其它的標定，生成標定檔案及內參外參，可以將像素單位轉換為長度單位 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:42:17 more
  • 在MacOS下使用Unity3D開發游戲

    第一次發博客，先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp)，這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接： https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more

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