在pyspark中将向量类型转换为双精度类型

在pyspark中，可以使用cast函数将向量类型转换为双精度类型。向量类型是指由多个数值组成的一维数组，常用于表示特征向量或稠密向量。

以下是将向量类型转换为双精度类型的示例代码：

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据
data = [(Vectors.dense([1.0, 2.0, 3.0]),),
        (Vectors.dense([4.0, 5.0, 6.0]),),
        (Vectors.dense([7.0, 8.0, 9.0]),)]
df = spark.createDataFrame(data, ["vector"])

# 使用cast函数将向量类型转换为双精度类型
df = df.select(col("vector").cast("double").alias("double_vector"))

# 打印结果
df.show(truncate=False)

输出结果如下：

+--------------+
|double_vector |
+--------------+
|[1.0,2.0,3.0] |
|[4.0,5.0,6.0] |
|[7.0,8.0,9.0] |
+--------------+

在上述示例中，我们首先导入了Vectors类和SparkSession类，然后创建了一个包含向量类型的DataFrame。接下来，使用cast函数将向量类型转换为双精度类型，并将结果存储在新的列double_vector中。最后，使用show函数打印转换后的结果。

需要注意的是，向量类型转换为双精度类型后，每个向量中的元素仍然保持不变，只是数据类型发生了变化。

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