Python pyspark RandomRDDs.normalRDD用法及代碼示例

生成一個由 i.i.d 組成的 RDD。來自標準正態分布的樣本。

要將生成的 RDD 中的分布從標準正態轉換為其他正態 N(mean, sigma^2)，請使用RandomRDDs.normal(sc, n, p, seed).map(lambda v: mean + sigma * v)

參數：

sc：SparkContext

用於創建 RDD。

size：int

RDD 的大小。

numPartitions：整數，可選

RDD 中的分區數(默認值：sc.defaultParallelism)。

seed：整數，可選

隨機種子(默認值：隨機長整數)。

返回：

pyspark.RDD

由 i.i.d. 組成的浮點數 RDD樣本 ~ N(0.0, 1.0)。

例子：

>>> x = RandomRDDs.normalRDD(sc, 1000, seed=1)
>>> stats = x.stats()
>>> stats.count()
1000
>>> abs(stats.mean() - 0.0) < 0.1
True
>>> abs(stats.stdev() - 1.0) < 0.1
True