###matlab转python实现系列（二）信号的抽样和内插程序结构
定义基础函数:产生方波,时频转化
定义功能函数:show_sin
定义功能函数:show_rec
定义功能函数:show_trg
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2023-08-08 21:06:24
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
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2024-05-16 00:00:44
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不用调包也能便捷地划分数据集，用随机抽样sample()函数两行代码可以轻松搞定。 #划分训练集
train_data = data.sample(frac = 0.8, random_state = 0)
#测试集
test_data = data.drop(train_data.index)代码讲解：frac 设置抽样的比例，这里的意思是抽取80%的数据作为训练集；random_st
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2023-06-01 16:29:56
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import random
import numpy as np
#简单随机抽样
data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt")
# print(type(data))
data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本
# print(data_sample[:
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2023-06-16 21:06:56
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# SparkSQL抽样函数的实现流程
## 1. 概述
在SparkSQL中，抽样函数（Sampling Functions）用于从数据集中获取一部分样本数据进行分析。抽样函数可以帮助开发者快速了解数据的分布情况，进行数据预处理或者验证数据质量。本文将介绍如何使用SparkSQL中的抽样函数，帮助刚入行的开发者快速掌握该技能。
## 2. 抽样函数的使用步骤
下面是使用SparkSQL实
原创
2024-02-05 03:32:36
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在Linux系统中，性能监控和优化是非常重要的。其中，抽样是一种常见的性能监控方法。在Java应用程序中，我们可以使用一些工具来进行性能抽样，以帮助我们发现性能瓶颈并进行优化。而作为一个开源的解决方案，红帽公司提供了一些有用的工具和资源，帮助开发人员更好地进行性能抽样和优化。
首先，让我们来了解一下为什么性能抽样在Java应用程序中如此重要。Java是一健壮、多用途的语言，但是由于其自动内存管理
原创
2024-04-12 10:03:58
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一、在SAS中进行随机抽样：
1、 在实际数据处理中常常需要进行样本抽样，在实践中主要有两种情况：
（1）简单无重复抽样
（2）分层抽样 a.等比例分层抽样 b. 不等比例分层抽样；
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2023-05-30 07:21:47
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拉丁超立方抽样关注次数： 95下载次数： 9文件大小： 60K下载需要积分： 2代码分类：开发平台： matlab上传会员： yhcpp下载代码预览代码Downma.com:专注MATLAB源程序代码下载和分享代码描述应用背景当使用拉丁超立方体技术从多个变量中抽样时，保持变量间的独立性很重要。为一个变量抽样的值，需要独立于为其它变量抽样的值(当然，除非特意希望相关)。独立性的保持通过为每个变量随机
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2023-10-25 14:59:20
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目标：如何采取满足某个概率分布的一组数据，比如如何给出满足标准正太分布的1000个点，当然该分布比较简单，生成满足此分布的1000个点并不难，对matlab，python 等都是一行语句的事，但是如果是一个不常见的分布，怎样采集呢？本文试图通过示例让读者理解从马尔科夫链到Gibbs采样的各种采样方法的不断改进过程。Part 1 马尔科夫过程马尔科
引言 抽样调查在 统计学 与
原创
2021-11-24 11:45:19
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# 使用Python进行抽样和傅里叶变换的完整指南
在数据分析与信号处理领域，抽样与傅里叶变换是非常重要的概念，尤其是在数字信号处理（DSP）中。本文将为初学者提供一个详细的流程和代码示例，帮助理解如何在Python中实现这些功能。
## 流程概述
在进行抽样和傅里叶变换之前，我们需要明确每一步的目的和要完成的任务。以下表格概述了整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
在大规模数据量的数据分析及建模任务中，往往针对全量数据进行挖掘分析时会十分耗时和占用集群资源，因此一般情况下只需要抽取一小部分数据进行分析及建模操作。Hive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，分桶抽样和随机抽样，具体如下所示： 数据块抽样（tablesample()函数） 1） tablesample(n percent) 根据hive
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2023-09-15 20:17:51
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# 实现Python分层随机抽样函数的完整指南
在数据分析和机器学习中，抽样是一个常见的任务。分层随机抽样是一种有效的方法，可以保证每个子群体在样本中被适当地表示。本文将教你如何在Python中实现一个分层随机抽样函数，并通过详细步骤和代码注释来加深理解。
## 流程概览
下面是我们实现“Python分层随机抽样函数”的步骤：
| 步骤 | 描述
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了一个用于高级特性的Python包。在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个，通过子集来研究整个总体。
原创
2024-05-15 11:22:41
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# R语言分布抽样与连接函数的实现
在数据分析和统计建模中，R语言是一种非常强大的工具。分布抽样和连接函数是R语言中的重要概念，用于生成随机数和处理数据。本篇文章将带你逐步了解如何在R语言中实现分布抽样和连接函数。
## 流程概述
实现分布抽样和连接函数的总体流程如下表所示：
| 步骤 | 内容 | 描述
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
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2024-06-28 19:11:44
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通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
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2024-05-25 11:57:04
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# 使用Python从指定密度分布函数抽样
在概率论和统计学中，抽样是从一个总体中选择一个子集的过程，这个子集被称为样本。不同的统计分析方法可以使用不同类型的抽样方法来进行数据分析。在本篇文章中，我们将探讨如何使用Python从指定的密度分布函数中进行抽样，并且提供相应的代码示例。
## 1. 什么是密度分布函数？
密度分布函数（Probability Density Function, P
原创
2024-08-26 07:11:18
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在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：
> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8 4
第一行代码表示给x
原创
2021-08-30 14:45:38
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## Python根据概率密度函数抽样
在概率统计中，概率密度函数（Probability Density Function, PDF）描述了随机变量在不同取值上的概率密度分布。根据概率密度函数进行抽样是很常见的需求，可以用来模拟各种实际情况下的随机事件。本文将介绍如何使用Python根据概率密度函数进行抽样。
### 生成概率密度函数
首先，我们需要生成一个概率密度函数。这里以正态分布为例
原创
2024-06-10 04:33:40
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