Pyspark:如何将字符串(从密集向量创建)转换回密集向量？

在Pyspark中，可以使用Vectors.dense()函数将字符串转换为密集向量，然后使用toArray()方法将密集向量转换回字符串。

下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.linalg import Vectors

# 创建密集向量
dense_vector = Vectors.dense([1.0, 2.0, 3.0])

# 将密集向量转换为字符串
dense_vector_str = dense_vector.toArray().tolist()

# 将字符串转换回密集向量
dense_vector_restored = Vectors.dense(dense_vector_str)

print("原始密集向量：", dense_vector)
print("转换为字符串：", dense_vector_str)
print("恢复后的密集向量：", dense_vector_restored)

输出结果如下：

原始密集向量： [1.0, 2.0, 3.0]
转换为字符串： [1.0, 2.0, 3.0]
恢复后的密集向量： [1.0, 2.0, 3.0]

在这个例子中，我们首先使用Vectors.dense()函数创建了一个密集向量[1.0, 2.0, 3.0]。然后，我们使用toArray()方法将密集向量转换为Python列表形式的字符串[1.0, 2.0, 3.0]。最后，我们使用Vectors.dense()函数将字符串转换回密集向量。

需要注意的是，这种方法只适用于密集向量，对于稀疏向量，需要使用其他方法进行转换。