pyspark pca导入包numpy

在 PySpark 中使用 PCA 时，需要使用到 numpy 包，因为 PCA 运算需要使用 numpy 数组。我们可以在 PySpark 程序中直接导入 numpy，也可以在 PySpark 的环境变量中添加 numpy 的路径。

以下是在 PySpark 中导入 numpy 的示例代码：

import numpy as np
from pyspark.ml.feature import PCA
from pyspark.ml.linalg import Vectors

# 创建一个 DataFrame，包含一组高维数据
data = [(Vectors.dense([1.0, 0.5, -1.0]),),
        (Vectors.dense([2.0, 1.0, 1.0]),),
        (Vectors.dense([4.0, 10.0, 2.0]),)]

df = spark.createDataFrame(data, ["features"])

# 创建 PCA 模型，设置降维维度为 2
pca = PCA(k=2, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
model = pca.fit(df)

# 使用 PCA 模型对数据进行降维
result = model.transform(df).select("pcaFeatures")
result.show(truncate=False)

在上面的代码中，我们在开头导入了 numpy 包，并使用其中的数组。在实际使用中，我们可以将 numpy 的路径添加到 PySpark 的环境变量中，以避免在每个程序中都需要导入 numpy 包。