pyspark takesample()

本文详细介绍了takeSample函数的实现原理及使用方法。该函数通过控制是否放回抽样、样本数量及随机种子来灵活地从数据集中抽取样本。当样本数量超过数据集大小且为无放回抽样时,返回整个数据集。

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从源码中可以看出,takeSample函数类似于sample函数,该函数接受三个参数,第一个参数withReplacement ,表示采样是否放回,true表示有放回的采样,false表示无放回采样;第二个参数num,表示返回的采样数据的个数,这个也是takeSample函数和sample函数的区别;第三个参数seed,表示用于指定的随机数生成器种子。另外,takeSample函数先是计算fraction,也就是采样比例,然后调用sample函数进行采样,并对采样后的数据进行collect(),最后调用take函数返回num个元素。注意,如果采样个数大于RDD的元素个数,且选择的无放回采样,则返回RDD的元素的个数。

以下是一个简单的本地KMeans实现的示例代码: ```python from pyspark import SparkConf, SparkContext from numpy import array from math import sqrt # 定义计算欧几里得距离的函数 def euclidean_distance(point1, point2): return sqrt(sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(point1, point2)])) # 定义KMeans函数 def kmeans(data, k, converge_dist): k_points = data.takeSample(False, k, 1) temp_dist = 1.0 while temp_dist > converge_dist: closest = data.map( lambda point: (min([(i, euclidean_distance(point, k_points[i])) for i in range(k)], key=lambda x: x[1])[0], (point, 1)) ) point_stats = closest.reduceByKey( lambda point1, point2: (array(point1[0]) + array(point2[0]), point1[1] + point2[1]) ) new_points = point_stats.map( lambda st: (st[0], st[1][0] / st[1][1]) ).collect() temp_dist = sum( [euclidean_distance(k_points[ik], p) for ik, p in new_points] ) for ik, p in new_points: k_points[ik] = p return k_points # 创建Spark环境 conf = SparkConf().setAppName("KMeans").setMaster("local") sc = SparkContext(conf=conf) # 加载数据集 data = sc.textFile("data.txt").map(lambda line: array([float(x) for x in line.split(' ')])) # 调用KMeans函数 centroids = kmeans(data, 3, 0.1) # 输出聚类中心 for c in centroids: print(c) ``` 数据集示例(data.txt): ``` 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 11.0 12.0 13.0 14.0 15.0 16.0 17.0 18.0 ``` 运行后会输出3个聚类中心的坐标值。注意,这个实现是在本地运行的,而不是分布式的,因此适用于小规模数据集。
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