python实现分层随机抽样算法_python分层随机抽样

最新推荐文章于 2024-02-29 19:41:47 发布

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文章标签： python实现分层随机抽样算法

本文介绍了Python中如何使用Spark Core的主要接口，包括SparkContext、Broadcast和StorageLevel等，并讨论了分层随机抽样的概念，强调了在Spark中进行数据抽样时的注意事项。

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Python 由于Spark开源版本升级，为避免出现API兼容性或可靠性问题，建议用户使用配套版本的API。 Spark Core常用接口 Spark主要使用到如下这几个类： pyspark.SparkContext：是Spark的对外接口。负责向调用该类的python应用提供S

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提供的方法有groupByKey，reduceByKey等。 Broadcast：广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。 StorageLevel：数据存储级别。有内存(MEMORY_ONLY)，磁盘(DISK_ONLY)，内存

seed为0时产生随机数是动态的输出数据行数等于输出数据的行，输出数据的列数等num_samples 【属性】 logits ：2-D Tensor，shape `[batch_size, num_classes]` num_samples：标量抽样个数 seed: 随机数种子，数据类型：

num_samples：标量抽样个数 seed: 随机数种子，数据类型： `int32`,`int64`, name: string;名称(可选) output_dtype：输出Tensor 数据类型：整型默认`int64` 【约束】 seed为0时产生随机数是动态的输出数据行数等