随机生成结构数据源 (RandomTableSourceBatchOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.source.RandomTableSourceBatchOp

Python 类名：RandomTableSourceBatchOp

功能介绍

随机生成批式的表数据。
支持5种随机数据生成方法：uniform, uniform_open, gauss, weight_set 和 poisson

使用方法

setOutputColConfs(列配置信息参数)的含义和编写方法如下

参数示例	生成方法
uniform(1,2,nullper=0.1)	1到2闭区间上服从均匀分布，有10%的数据为null的随机数序列
uniform_open(1,2)	1到2开区间上服从均匀分布的随机数序列
weight_set(1.0,1.0,5.0,2.0)	由1和5组成的随机序列，生成概率为1：2
gauss(0,1)	满足均值为0、方差为1的正态分布的随机数序列
poisson(0.5)	满足lambda为0.5的泊松分布的随机序列

参数说明

名称	中文名称	描述	类型	是否必须？	默认值
numCols	输出表列数目	输出表中列的数目，整型	Integer	✓
numRows	输出表行数目	输出表中行的数目，整型	Long	✓
idCol	id 列名	列名，若列名非空，表示输出表中包含一个整形序列id列，否则无该列	String		null
outputColConfs	列配置信息	表示每一列的数据分布配置信息	String		null
outputCols	输出列名数组	字符串数组，当参数不设置时，算法自动生成	String[]		null

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

# 生成测试数据，该数据符合高斯分布
data = RandomTableSourceBatchOp() \
                .setNumCols(4) \
                .setNumRows(10) \
                .setIdCol("id") \
                .setOutputCols(["group_id", "f0", "f1", "f2"]) \
                .setOutputColConfs("group_id:weight_set(111.0,1.0,222.0,1.0);f0:gauss(0,2);f1:gauss(0,2);f2:gauss(0,2)")

Java 代码

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.RandomTableSourceBatchOp;
import org.junit.Test;

public class RandomTableSourceBatchOpTest {
	@Test
	public void testRandomTableSourceBatchOp() throws Exception {
		BatchOperator <?> data = new RandomTableSourceBatchOp()
			.setNumCols(4)
			.setNumRows(10L)
			.setIdCol("id")
			.setOutputCols("group_id", "f0", "f1", "f2")
			.setOutputColConfs("group_id:weight_set(111.0,1.0,222.0,1.0);f0:gauss(0,2);f1:gauss(0,2);f2:gauss(0,2)");
	}
}

运行结果

group_id	f0	f1	f2
0	-0.9964239045050353	0.49718679973825497	0.1792735119342329
1	-0.6095874515728233	-0.4127806660140688	3.0630804909945755
2	2.213734518739278	-0.8455555927440792	-1.600352103528522
3	-2.815758921864138	0.1660690040206056	2.5530930456104337
4	0.4511700080470712	-0.3189014028331945	1.074516449728338
5	-0.04526610697025353	0.9372115152797922	0.8801699948291315
6	1.399940708626108	0.094717796828264	1.8070419026410982
7	-1.9583513162921702	2.8640034727735295	0.8341853784130754
8	-1.507498072024416	-0.1315003650747711	-3.695551497151364
9	-0.5509621008083586	-0.5880629518273883	1.5237202683647566

ALinkLab