Python pyspark RandomRDDs.uniformVectorRDD用法及代码示例

生成由包含 i.i.d 的向量组成的 RDD。从均匀分布 U(0.0, 1.0) 中抽取的样本。

参数：

sc：SparkContext

SparkContext 用于创建 RDD。

numRows：int

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。

seed：整数，可选

为每个分区中的生成器生成种子的 RNG 的种子。

返回：

pyspark.RDD

向量的 RDD，向量包含 i.i.d 样本 ~ U(0.0, 1.0) 。

例子：

>>> import numpy as np
>>> mat = np.matrix(RandomRDDs.uniformVectorRDD(sc, 10, 10).collect())
>>> mat.shape
(10, 10)
>>> mat.max() <= 1.0 and mat.min() >= 0.0
True
>>> RandomRDDs.uniformVectorRDD(sc, 10, 10, 4).getNumPartitions()
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