Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorPolynomialExpand
Python 类名：VectorPolynomialExpand

功能介绍

对 Vector 进行多项式展开，组成一个新的Vector。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
degree 多项式阶数 多项式的阶数，默认2 Integer [1, +inf) 2
outputCol 输出结果列 输出结果列列名，可选，默认null String null
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df = pd.DataFrame([
  8.     ["$8$1:3,2:4,4:7"],
  9.     ["$8$2:4,4:5"]
  10. ])
  11. data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="vec string")
  12. VectorPolynomialExpand().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_out").transform(data).collectToDataframe()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorPolynomialExpand;
  6. import org.junit.Test;
  8. import java.util.Arrays;
  9. import java.util.List;
  11. public class VectorPolynomialExpandTest {
  12.     @Test
  13.     public void testVectorPolynomialExpand() throws Exception {
  14.         List <Row> df = Arrays.asList(
  15.             Row.of("$8$1:3,2:4,4:7"),
  16.             Row.of("$8$2:4,4:5")
  17.         );
  18.         BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "vec string");
  19.         new VectorPolynomialExpand().setSelectedCol("vec").setOutputCol("vec_out").transform(data).print();
  20.     }
  21. }

运行结果

| vec | vec_out | | —- | —- |

| $8$1:3,2:4,4:7 | $44$2:3.0 4:9.0 5:4.0 7:12.0 8:16.0 14:7.0 16:21.0 17:28.0 19:49.0 |

| $8$2:4,4:5 | $44$5:4.0 8:16.0 14:5.0 17:20.0 19:25.0 |