pyspark dense vector

pyspark中的dense vector是一种稠密向量，类似于一般的数组。可以使用pyspark.ml.linalg中的Vectors.dense()方法来创建一个dense vector。具体方法如下：

from pyspark.ml.linalg import Vectors

# 创建一个dense vector
dvect1 = Vectors.dense([1, 2, 3, 4, 5])
dvect2 = Vectors.dense(1.2, 3, 3, 4, 5)

# 打印dense vector
print(dvect1)
print(dvect2)

上述代码中，我们首先导入了pyspark.ml.linalg中的Vectors类，然后使用Vectors.dense()方法创建了两个dense vector，分别使用了列表和多个参数的方式。最后，我们打印了这两个dense vector。

相关问题

dense_vector

dense_vector是Elasticsearch中用于存储高维向量的字段类型，通常用于神经搜索。它可以存储由NLP和深度学习模型生成的嵌入向量，以便用于搜索相似的文本。dense_vector字段类型在创建索引时需要指定维度，以确保向量的正确存储和检索。在查询时，可以使用余弦相似度或点积等函数来比较向量之间的相似性。通过使用dense_vector字段，可以在Elasticsearch中有效地进行基于向量的相似性搜索。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ES 向量检索 dense_vector 类型](https://blog.csdn.net/qq_16164711/article/details/120140415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [高维向量搜索：在 Elasticsearch 8.X 中利用 dense_vector 的实战探索](https://blog.csdn.net/wojiushiwo987/article/details/130818028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

bboos 的es 如何处理添加这种 dense_vector类型的数据

在Elasticsearch中，可以使用映射类型为dense_vector来处理添加dense_vector类型的数据。具体步骤如下：

1.在索引映射中定义字段类型为dense_vector。

2.使用插入API将dense_vector类型的数据添加到索引中。

3.使用搜索API对包含dense_vector类型的文档进行查询。

例如，假设我们有一个名为“my_index”的索引，并且要添加一个名为“my_vector”的dense_vector类型字段，可以使用以下命令创建映射：

PUT my_index
{
"mappings": {
"properties": {
"my_vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 3
}
}
}
}

其中，“dims”参数指定向量的维度。

然后，可以使用以下命令将包含dense_vector类型的文档添加到索引中：

POST my_index/_doc
{
"my_vector": [1.0, 2.0, 3.0]
}

最后，可以使用以下命令对包含dense_vector类型的文档进行查询：

POST my_index/_search
{
"query": {
"script_score": {
"query": {
"match_all": {}
},
"script": {
"source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
"params": {
"query_vector": [1.0, 1.0, 1.0]
}
}
}
}
}

这个查询将计算所有文档向量与查询向量之间的余弦相似度，并返回与查询向量最相似的文档。