如何在 PySpark 中显示 BlockMatrix 乘法的结果?
How to display the result of a BlockMatrix multiplication in PySpark?
这听起来像是一个简单的问题,但我无法弄清楚如何将 pyspark BlockMatrix 的内容显示到控制台。我应该调用什么方法才能真正看到我的结果?
您可以拨打toLocalMatrix()
。我使用 Spark MLLib Python API docs 中的示例矩阵来说明:
mat = mat1.toLocalMatrix()
# which returns a DenseMatrix
# DenseMatrix(6, 2, [1.0, 2.0, 3.0, 7.0, 8.0, 9.0, 4.0, 5.0, 6.0, 10.0, 11.0, 12.0], 0)
# and could be further converted to a numpy array using `.toArray()`:
np_mat = mat.toArray()
# array([[ 1., 4.],
# [ 2., 5.],
# [ 3., 6.],
# [ 7., 10.],
# [ 8., 11.],
# [ 9., 12.]])
这听起来像是一个简单的问题,但我无法弄清楚如何将 pyspark BlockMatrix 的内容显示到控制台。我应该调用什么方法才能真正看到我的结果?
您可以拨打toLocalMatrix()
。我使用 Spark MLLib Python API docs 中的示例矩阵来说明:
mat = mat1.toLocalMatrix()
# which returns a DenseMatrix
# DenseMatrix(6, 2, [1.0, 2.0, 3.0, 7.0, 8.0, 9.0, 4.0, 5.0, 6.0, 10.0, 11.0, 12.0], 0)
# and could be further converted to a numpy array using `.toArray()`:
np_mat = mat.toArray()
# array([[ 1., 4.],
# [ 2., 5.],
# [ 3., 6.],
# [ 7., 10.],
# [ 8., 11.],
# [ 9., 12.]])