本文介绍了Python中实现层次抽样的方法，通过将数据集分层并按比例抽样，确保样本代表性。示例代码展示了如何定义数据集、设置抽样比例，以及如何从各个类别中抽取样本。层次抽样有助于更好地反映数据集特征，适用于大规模数据集的分析。
层次抽样是一种常用的抽样方法，用于从大规模数据集中选择代表性的样本。在Python中，我们可以使用一些技巧来实现层次抽样。本文将介绍如何使用Python进行层次抽样，并提供相应的源代码。
层次抽样的基本思想是将数据集分成多个层次，然后从每个层次中抽取样本。这种方法可以确保样本在各个层次上具有代表性，从而更好地反映整个数据集的特征。
下面是一个使用Python进行层次抽样的示例代码：
import random
# 定义数据集
dataset = [
{
"id": 1, "category": "A"
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