python3抽样方式（两种）

最新推荐文章于 2024-01-19 17:09:39 发布

jingsongs

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分类专栏： python 文章标签： python

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本文介绍了在Python中如何实现有放回和无放回的随机抽样。无放回抽样可利用random.sample函数轻松完成；而有放回抽样则通过random.choice配合循环来实现。这些方法对于数据科学及机器学习项目中的样本选择非常实用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

笔记：

1.无放回的抽样
使用 random.sample

import random
idxTest = random.sample(range(nPoints),nSample)       
#得到的idxTest 是一个list形式

2.有放回的抽样
使用 random.choice （一次选一个）

nBagSamples=50
for i in range(nBagSamples):
    idxBag.append(np.random.choice(range(len(xTrain))))
#choice直接选出的不是list

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利用 Python 和 scikit - learn 进行分层抽样

Python编程之道的博客

06-15

852

分层抽样是一种重要的数据采样技术，广泛应用于统计学、机器学习、市场调研等领域。本文旨在全面介绍分层抽样的概念、原理和实现方法，特别是如何使用Python和scikit-learn库进行高效的分层抽样操作。文章首先介绍分层抽样的基本概念和原理，然后深入探讨其数学基础和算法实现。接着通过实际代码示例展示具体应用，最后讨论相关工具、资源和未来发展方向。分层抽样(Stratified Sampling): 将总体分成若干个互不重叠的子群体(称为"层")，然后从每个子群体中独立地进行抽样。层(Stratum)

Python随机抽样的三种方法及自定义封装函数实现

与其临渊羡鱼,不如退而结网

05-23

4221

Pandas是Python中一个高性能的数据处理库，其中的sample方法可以从DataFrame或Series对象中随机选择指定数量的行或列。NumPy是Python中一个高性能的科学计算库，其中的random子模块可以生成各种随机数，并且可以进行多种类型的随机采样操作。Python内建的random模块提供了sample函数，可以从给定的序列中（如列表、元组等）随机选择指定数量的元素并返回。print(random.sample(lst, 3)) #从lst中随机选取3个元素。

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Numpy：随机抽样

weixin_50197893的博客

11-25

1531

随机抽样 numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。 numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator. seed() 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的 seed() 值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。离散型随机变量二项分布二项分

python抢口罩脚本-python3 实现口罩抽签的功能

weixin_39789646的博客

11-11

683

一、口罩抽签的逻辑每个人产生对应的抽签码；开始进行抽签；公布中签结果；这次案例写的比较简单，实际生产环境远比这复杂的多，但是万变不离其宗，基本逻辑还是差不多的……二、口罩抽签的代码import randomdef get_random_code(num_code):"""生成并返回随机验证码:param num_code: 随机验证码位数""&qu...

python随机抽样_掌握python中的随机抽样

weixin_26736149的博客

09-17

4880

python随机抽样Python provides many useful tools for random sampling as well as functions for generating random numbers. Random sampling has applications in statistics where often times a random subset of ...

从样本中抽样的Python技术

Python领域优质萌新学习笔记

03-27

2776

在数据分析和机器学习中，我们经常需要从给定的样本中进行随机抽样。Python提供了多种方法来执行此操作，下面将介绍其中的几种方法。简单随机抽样是指从总体中随机地选取一些个体组成样本，每个个体被选中的概率相等。在Python中，可以使用random.sample()函数实现简单随机抽样。例如，从数值列表[1, 2, 3, 4, 5]中随机抽取3个数：输出： 2. 分层随机抽样在某些情况下，我们希望从不同层次的群体中进行抽样，这就需要用到分层随机抽样。在Python中，可以使用pandas.DataFram

用python实现一种实用型抽样/多维索引生成方法

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07-10

397

既然倒霉与蛋疼的事情有时候真·无能为力，写点东西能舒缓心情，就小写一篇。其中有两个轮子，轮子1：生成维数任意的索引组合的遍历，每个维度长度可指定；（有一说一，实现方式还是很dirty）轮子2：基于轮子1的一个抽样方法，支持放回/不放回的抽样，比较适用于各种蒙特卡洛过程。说件比较舒适的事情，本人喜欢造各种轮子，但如果造完没有...

python按指定概率抽样_python：抽样和抽样方法

weixin_39929721的博客

12-06

2536

学习目标目标知道总体、样本、样本大小、样本数量知道样本统计量和总体统计量知道总体分布、样本分布和抽样分布知道常用的抽样方法某糖果公司研发了一种超长效口香糖，为了得到口味持续时间的数据，公司聘请了试吃者帮忙完成检验，结果却让人大跌眼镜！没文化，真可怕！我该怎么办？有时候数据很容易收集，例如参加健身俱乐部的人的年龄，后这一家游戏公司的销售数据。但有时候不太容易，该怎么办呢？是时候拿出终极武器了— ...

python不放回抽样_科学网—[转载]python抽样方法详解及实现 - 张书会的博文

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02-03

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抽样方法概览随机抽样—总体个数较少每个抽样单元被抽中的概率相同，并且可以重现。随机抽样常常用于总体个数较少时，它的主要特征是从总体中逐个抽取。1、抽签法2、随机数法：随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数。分层抽样——总体存在差异且对结果有影响分层抽样是指在抽样时，将总体分成互不相交的层，然后按照一定的比例，从各层独立地抽取一定数量的个体，将各层取出的个体合在一起作为样本的方法。层内变异越小越好...

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8704

分层抽样，即先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。分层抽样能明显的降低抽样误差，并且便于针对不同类别的数据样本进行单独研究，因此是一种较好的实现方法。该方法适用于带有分类逻辑的属性、标签等特征的数据有数据如下：最后一列为分类标签，用0或者1来表示导入包 import numpy as np import random 读取数据，并查看分类标签 data2 = np.loadtxt('data_preprocessing_data

Python｜定性验证四种抽样方法下样本均值的一致性（相合性）

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本文通过对同一个样本验证五种抽样方法下，分别抽样5、10、15、20、25、30次，并进行，样本均值的一致性（相合性）

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python实现随机样本取样可能在很多时候，我们需要在一批数据中随机取样，来检查数据的完整性，所以今天我来实现一下这个功能。我所做的是对一批数据同时取样，意思就是说，假如现在一个xml对应到了一个jpg，他们的文件名相同，需要将着随机的xml和jpg同时取出，取到的是对应的文件，然后我将他们取出的样本放在了不同的文件下，我们来实现一下吧！！！模块 os random shutil 同样的文...

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分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。这种方法跟之前3种方法的差异点在于该方法抽取的是小群体集，不是每个数据个体本身。等距抽样是先将总体中的每个个体按顺序编号，然后计算出抽样间隔，再按照固定抽样间隔抽取个体。该方法适用于个体分布均匀或呈现明显的均匀分布规律，无明显趋势或周期性的规律的数据。简单随机抽样是按等概率原则直接从总体数据中抽取n个样本，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布的，该方法适用于个体分布均匀的场景。

基于Python实现的随机数生成和采样