Python pyspark RandomRDDs.poissonRDD用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.mllib.random.RandomRDDs.poissonRDD 的用法。

用法: static poissonRDD(sc, mean, size, numPartitions=None, seed=None)

生成一個由 i.i.d 組成的 RDD。來自具有輸入均值的泊鬆分布的樣本。

1.1.0 版中的新函數。

參數：

sc：SparkContext: SparkContext 用於創建 RDD。
mean：浮點數: 泊鬆分布的均值或 lambda。
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)。

pyspark.RDD: 由 i.i.d. 組成的浮點數 RDD樣本〜泊(平均)。

例子：

>>> mean = 100.0
>>> x = RandomRDDs.poissonRDD(sc, mean, 1000, seed=2)
>>> stats = x.stats()
>>> stats.count()
1000
>>> abs(stats.mean() - mean) < 0.5
True
>>> from math import sqrt
>>> abs(stats.stdev() - sqrt(mean)) < 0.5
True

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注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.mllib.random.RandomRDDs.poissonRDD。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：