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Restituisce la somiglianza del coseno tra due vettori float. I vettori devono avere la stessa dimensione.
Per la funzione SQL di Databricks corrispondente, vedere vector_cosine_similarity funzione.
Sintassi
from pyspark.sql import functions as dbf
dbf.vector_cosine_similarity(left=<left>, right=<right>)
Parameters
| Parametro | Tipo | Description |
|---|---|---|
left |
pyspark.sql.Column o il nome della colonna |
Prima colonna vettoriale. |
right |
pyspark.sql.Column o il nome della colonna |
Seconda colonna vettoriale. |
Returns
pyspark.sql.Column: somiglianza coseno come valore float.
Esempi
from pyspark.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField('a', ArrayType(FloatType())), StructField('b', ArrayType(FloatType()))])
df = spark.createDataFrame([([1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0])], schema)
df.select(dbf.vector_cosine_similarity('a', 'b')).first()[0]
# 0.974631...