0

我想要在 python 中获得的相同结果

x=np.random.normal(0, 1, (n_samples, n_features))

我努力了:

import breeze.linalg._

object HelloWorld {
  def main(args: Array[String]) {
    println("Start")

    val n_samples = 5
    val n_features = 3

    val normal01 = breeze.stats.distributions.Gaussian(0, 1)
    val samples = normal01.sample(n_features*n_features)

    val X = DenseMatrix(n_samples, n_features,  samples) // return an error



    //print(X)
  }
}

错误在哪里?

4

3 回答 3

2

一个简单的替代实现:

val normal01 = breeze.stats.distributions.Gaussian(0, 1)
DenseMatrix.rand(n_samples, n_features, normal01)

.rand 构造函数接受一个可选的随机生成器,默认为 Uniform(0, 1)

于 2015-08-16T22:09:53.263 回答
1

将矩阵创建行替换为:

val X = new DenseMatrix[Double](n_samples, n_features, samples.toArray)

然后修正上一行的错字。

由于某种原因,此构造函数似乎不在伴随对象中,因此您必须使用“new”关键字(这可能是 Breeze 中的错误,因此您可以将其作为问题提交)。此外,您需要将“样本”强制转换为常规 Scala 数组。

于 2015-08-16T21:17:16.817 回答
0

这是带有种子的 Python 中 np.random.normal 的解决方案(相同的种子生成相同的随机数)

implicit val randBasis: RandBasis = new RandBasis(new ThreadLocalRandomGenerator(new MersenneTwister(seed)))
val Gausian = breeze.stats.distributions.Gaussian(0.0, 1.0)
val R: DenseMatrix[Double] = DenseMatrix.rand(numRows, numColumns, Gausian)
于 2019-03-08T09:24:06.163 回答