我正试图以这种方式使用pyspark.mllib.stat.KernelDensity：
data = sc.parallelize([0, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 0, 0])
kd = KernelDensity()
kd.setSample(data)
kd.setBandwidth(3)
densities = kd.estimate([-1.0, 2.0, 5.0])
但最终得到此错误：
----------------------------------------------- ---------------------------- Py4JError Traceback（最近的电话 最后）in（） 8 9＃查找给定值的密度估计值 ---＆GT; 10密度= kd.estimate（[ - 1.0,2.0,5.0]）
/home/user10215193/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyspark/mllib/stat/KernelDensity.py 估计（自我，分数） 56分=列表（分） 57密度= callMLlibFunc（ ---＆GT; 58“estimateKernelDensity”，self._sample，self._bandwidth，points） 59返回np.asarray（密度）
/home/user10215193/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyspark/mllib/common.py 在callMLlibFunc（name，* args）中 129 api = getattr（sc._jvm.PythonMLLibAPI（），name） 130打印（api） - ＆GT; 131 return callJavaFunc（sc，api，* args） 132 133
/home/user10215193/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/pyspark/mllib/common.py 在callJavaFunc中（sc，func，* args） 121“”“调用Java函数”“” 122 args = [_py2java（sc，a）for a args] - ＆GT; 123返回_java2py（sc，func（* args）） 124 125
/home/user10215193/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/py4j/java_gateway.py 在调用（self，* args）1131 answer = self.gateway_client.send_command（command）1132 return_value = get_return_value（ - ＆GT; 1133回答，self.gateway_client，self.target_id，self.name）1134 1135 for temp_arg in temp_args：
/home/user10215193/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/py4j/protocol.py 在get_return_value中（answer，gateway_client，target_id，name） 321提出Py4JError（ 322“调用{0} {1} {2}时发生错误。跟踪：\ n {3} \ n”。 - ＆GT; 323格式（target_id，“。”，名称，值）） 324其他： 325提出Py4JError（
Py4JError：调用o19.estimateKernelDensity时发生错误。 跟踪：py4j.Py4JException：方法estimateKernelDensity（[class org.apache.spark.api.java.JavaRDD，类java.lang.Integer，类 java.util.ArrayList]）不存在于 py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod（ReflectionEngine.java:318） 在 py4j.reflection.ReflectionEngine.getMethod（ReflectionEngine.java:326） 在py4j.Gateway.invoke（Gateway.java:272）at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod（AbstractCommand.java:132） 在py4j.commands.CallCommand.execute（CallCommand.java:79）at py4j.GatewayConnection.run（GatewayConnection.java:214）at java.lang.Thread.run（Thread.java:748）
我在这里找不到类似的东西，所以如果有人可以帮助我，我会非常感激。
答案 0 :(得分：0)
您必须注意以下类型：
bandwidth必须为float sample必须为RDD[float] 所以用以下代码替换你的代码：
kd.setSample(data.map(float))
kd.setBandwidth(3.0)
densities = kd.estimate([-1.0, 2.0, 5.0])
你会没事的。