Python pyspark RandomRDDs.poissonVectorRDD用法及代碼示例

生成由包含 i.i.d 的向量組成的 RDD。從具有輸入均值的泊鬆分布中抽取的樣本。

參數：

sc：SparkContext

SparkContext 用於創建 RDD。

mean：浮點數

泊鬆分布的均值或 lambda。

numRows：浮點數

RDD 中的向量數。

numCols：int

每個向量中的元素數。

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

帶有包含 i.i.d 的向量的向量的 RDD。樣本〜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