Python pyspark RandomRDDs.poissonVectorRDD用法及代码示例

生成由包含 i.i.d 的向量组成的 RDD。从具有输入均值的泊松分布中抽取的样本。

参数：

sc：SparkContext

SparkContext 用于创建 RDD。

mean：浮点数

泊松分布的均值或 lambda。

numRows：浮点数

RDD 中的向量数。

numCols：int

每个向量中的元素数。

numPartitions：整数，可选

RDD 中的分区数(默认值：sc.defaultParallelism)

seed：整数，可选

随机种子(默认值：随机长整数)。

返回：

pyspark.RDD

带有包含 i.i.d 的向量的向量的 RDD。样本〜泊(平均)。

例子：

>>> import numpy as np
>>> mean = 100.0
>>> rdd = RandomRDDs.poissonVectorRDD(sc, mean, 100, 100, seed=1)
>>> mat = np.mat(rdd.collect())
>>> mat.shape
(100, 100)
>>> abs(mat.mean() - mean) < 0.5
True
>>> from math import sqrt
>>> abs(mat.std() - sqrt(mean)) < 0.5
True