随机正常值的scala微风矩阵答案

【问题标题】：scala breeze matrix of random normal values随机正常值的scala微风矩阵
【发布时间】：2019-03-08 17:24:06
【问题描述】：

我想要在 python 中获得相同的结果

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

我试过了：

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)
  }
}

哪里出错了？

【问题讨论】：

标签： scala scala-breeze

【解决方案1】：

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)

【讨论】：

@9codeMan9 这不是真的。它接受一个breeze.stats.distributions.Rand 生成器。
你是对的@dlwh 我刚刚意识到我在我的库中使用了一个不允许语法的“breeze.jar”。我已经适当地编辑了我的错误评论:-)

【解决方案2】：

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 中的一个错误，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。

【讨论】：

FWIW，我更喜欢保留需要“new”的 (int, int, array) 构造函数，因为我想要“高级”构造函数（即那些需要了解数据结构如何布局的构造函数）与创建它们的正常方式不同。
@dlwh 我认为这个例子是在线性代数工作表中报告的。它可能应该更新了。

【解决方案3】：

这是 Python 中 np.random.normal 的解决方案，带有种子（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)

【讨论】：