随机数生成 Random data generation

Posted 2022-04-25 辉常努腻

Spark ml 随机数生成器

RandomRDDs 是一个工具集，用来生成含有随机数的RDD，可以按各种给定的分布模式生成数据集，
Random RDDs包下现支持正态分布、泊松分布和均匀分布三种分布方式。
RandomRDDs提供随机double RDDS或vector RDDS。

package basicstatistics

import org.apache.log4j.Level, Logger
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.mllib.random.LogNormalGenerator, PoissonGenerator, RandomDataGenerator, RandomRDDs, UniformGenerator
import org.apache.spark.rdd.RDD

/**
 * 随机数生成 Random data generation
 *
 *      RandomRDDs 是一个工具集，用来生成含有随机数的RDD，可以按各种给定的分布模式生成数据集，
 *  Random RDDs包下现支持正态分布、泊松分布和均匀分布三种分布方式。
 *  RandomRDDs提供随机double RDDS或vector RDDS。
 *
 */

object RandomDataGeneration 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.OFF)
    val context: SparkContext = new SparkContext("local[*]","as")

    //生成1000000个服从正态分配N(0,1)的RDD[Double]，并且分布在 10 个分区中：
    val value: RDD[Double] = RandomRDDs.normalRDD(context, 3  , 10)
    println("\\n生成3个服从正态分配N(0,1)的RDD[Double]，并且分布在 10 个分区中：")
    value.foreach(println)
    //把生成的随机数转化成N(1,4) 正态分布：
    println("\\n把生成的随机数转化成N(1,4) 正态分布：")
    value.map(_*2.0+1).foreach(println)

    //new PoissonGenerator(10)  DeveloperApi::从给定平均值的泊松分布中生成i. id样本
    println("\\nnew PoissonGenerator(10)  DeveloperApi::从给定平均值的泊松分布中生成i. id样本")
    RandomRDDs.randomRDD(context,new PoissonGenerator(10),3).foreach(println)

    //mean 对数正态分布的均值。   std 对数正态分布的标准差
    println("\\n LogNormalGenerator 日志正常发电机  从给定平均值和标准偏差的对数正态分布中生成i. id样本 mean 对数正态分布的均值。   std 对数正态分布的标准差")
    RandomRDDs.randomVectorRDD(context,new LogNormalGenerator(3,10),3,3).foreach(println)

    //随机数发生器 UniformGenerator
    println("\\n随机数发生器 UniformGenerator")
    RandomRDDs.randomVectorRDD(context,new UniformGenerator(),3,3).foreach(println)

    //随即向量
    println("\\n随即向量")
    RandomRDDs.normalVectorRDD(context,3,3,2).foreach(println)

    //七、核密度估计 Kernel density estimation


    context.stop()
  

console

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties

生成3个服从正态分配N(0,1)的RDD[Double]，并且分布在 10 个分区中：
-0.35373417431983584
0.08598178302384593
0.4740750489407854

把生成的随机数转化成N(1,4) 正态分布：
0.2925316513603283
1.171963566047692
1.948150097881571

new PoissonGenerator(10)  DeveloperApi::从给定平均值的泊松分布中生成i. id样本
10.0
12.0
7.0

 LogNormalGenerator 日志正常发电机  从给定平均值和标准偏差的对数正态分布中生成i. id样本 mean 对数正态分布的均值。   std 对数正态分布的标准差
[0.0367669222377627,4.6106082409503808E16,779216.8291315901]
[3.5007553441866E-9,5.645306205067528E7,5.439229855535889E-5]
[42498.631127335924,0.1284557160104656,3.2290950582905076E-4]

随机数发生器 UniformGenerator
[0.46831764005261556,0.3345845687428285,0.10486705553421294]
[0.1676916244587725,0.3866835431832705,0.6019463286126845]
[0.9649502465063037,0.8057340572299397,0.5757270252429844]

随即向量
[1.4649547582512574,0.9679593927215218,0.32961163826762896]
[-0.4193476140822618,1.3142922036313631,0.8004645239760285]
[0.7018299993196735,1.5961689132458337,-1.0524051505537044]