有这样一个问题： 随机的选取容量为N的数组中的k个元素，要求是不能重复选取，并且不能删除数组中的元素，只能够进行交换。其中 k≤N 。 看到这个题目，你想到了什么？ 每个人抽中的概率都是1/N 。 可以简单说明一下：抽中的概率是1/N，成立。当k=2时，在剩下的 N-1 个中随机选：1/(N-1)，由于第1次没有选中它， 而是在另外N-1个中选：(N-1)/N，因此概率为
转载
2023-11-26 08:58:44
32阅读
第四章. Pandas进阶 4.9 时间序列重采样（resample）在Pandas中，对时间序列频率的调整称为重采样，即时间序列从一个频率转换到另一个频率的过程，由周统计变成月统计 1).语法： 4.8章 第4点 已介绍过：链接: DataFrame.resample2).示例：import pandas as pd
#重采样：将1分钟的时间序列转换成5分钟
index=pd.date_ra
转载
2023-12-28 09:28:09
221阅读
# 使用Python对数据进行采样的实践
在数据分析中，采样技术扮演着重要的角色，尤其是在处理大数据集时。采样不仅可以帮助我们更有效地处理数据，还能提高计算效率，同时保留数据的代表性。本篇文章旨在通过一个实际案例，介绍如何使用Python进行数据采样，并展示相关的代码和流程。
## 实际问题
假设我们有一家电子商务公司，收集了大量的用户购买数据。由于数据量非常庞大，直接对整个数据集进行分析会
今天是我第一次发博客，就关于python在excel中的应用作为我的第一篇吧。具体要求是：在一份已知的excel表格中读取学生的学号与姓名，再将这些数据放到新的excel表中的第一列与第二列，最后再生成随机数作为学生的考试成绩。首先要用到的数据库有：xlwt，xlrd，random这三个数据库。命令如下：import xlwt
import xlrd
import random现有一份表格内容如下
转载
2024-02-29 09:04:27
108阅读
不可枚举组合如何不重复的随机抽取若干次趁着程序跑的时间，来总结一下，不可枚举组合如何不重复的随机抽取若干次的实现。 排列和组合真是一个神奇的东西，一切都要从说起 比如：我们在进行计算的时候，一个有38个特征，另一个有19个特征，我们想计算所有的匹配组合，那么就是C38|19，这个数是多大呢？别小瞧他，300亿！！！而我的需求还是要将特征旋转一次，也就是还要乘19，那就是六千亿，显然这是计算机无法做
# Python 对数组间隔采样的探索
在数据处理和分析中，常常需要对数组进行采样以便于减小数据规模、提高运算效率，或者仅仅为提取特定的信息。本文将探索如何使用 Python 对数组进行间隔采样，提供相关代码示例，并帮助读者理解这一过程的原理和应用。
## 什么是间隔采样？
间隔采样（Interval sampling）是从一个连续的数据序列中选择特定间隔的数据点。例如，假设你有一个时间序列
随机欠采样（Random Under Sampling, RUS）是一种用于处理类别不平衡数据集的技术，它通过随机地去除一些多数类样本，来达到使各类别样本数量相对均衡的目的。在实际应用中，使用 Python 进行随机欠采样的工具和方法越来越多。本文将深入探讨如何在 Python 中实现随机欠采样的过程。
### 版本对比
首先，我们来看一下在 Python 中随机欠采样的不同版本。我们可以简单
【压缩感知合集1】（背景知识）香农奈奎斯特采样定理的数学推导和图解分析【压缩感知合集2】（背景知识）信号稀疏表示的数学推导和解释理解【压缩感知合集3】压缩感知的背景与意义【压缩感知合集4】（背景知识）理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱分析，以及采样效果比较主要目标研究一下理想采样信号和随机采样信号两种采样信号的频谱，以及一些关联说明环境假设参数如下：采样信号的时域总共点数：1024针对所
转载
2024-01-28 00:12:28
103阅读
不平衡数据集是指类别分布严重偏斜的数据集，例如少数类与多数类的样本比例为 1:100 或 1:1000。训练集中的这种偏差会影响许多机器学习算法，甚至导致完全忽略少数类，容易导致模型过拟合，泛化能力差。所以，针对类别分布不均衡的数据集，一般会采取采样的方式，使得类别分布相对均衡，提升模型泛化能力。下面介绍几种常见的采样方法及其原理，均是基于imbalanced-learn的实现：1、朴素随机采样随
转载
2023-11-08 21:06:23
66阅读
本实验代码参照了网上的相关代码，并进行了大量的修改和补充。注释版代码我会放在文后。一、实验目的（1）了解确定信号的采样与平稳随机信号的采样之间的关系，掌握信号的采样定理及其应用；（2）掌握随机信号的均值、方差、自相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度的特性；（3）掌握随机信号的分析方法；（4）熟悉常用的信号处理仿真软件平台：MATLAB或C/C++。二、实验内容（一）实验原理确定信号的采样符合香农定
转载
2024-07-01 05:07:54
149阅读
目录一、说明二、随机数生成2.1 随机数生成器的要点 2.2 常见的均匀分布随机生成器2.3 常见的摸球抽样三、随机函数的综合案例 3.1 从指定样本中随机抽选出一个序列3.2 随机一个N维张量的正态分布抽样3.3 整数均匀分布抽样函数3.4 标准正态分布3.5. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.6. 产生出连续的【0-1】的均匀分布3.7 产生出连续的【0-1】的均匀分布
转载
2023-06-25 09:59:43
231阅读
## 如何实现“Python random 随机采样划分数据集”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python中的random模块来随机采样划分数据集。这个过程非常常见，尤其是在机器学习和数据分析领域。让我们一起来完成这个任务吧！
### 流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
```mermaid
journey
title 数据集随机划分流程
sect
原创
2024-04-10 05:48:11
214阅读
文章提纲
全书总评 C01.Python 介绍
Python 版本
Python 解释器
Python 之禅 C02.Python 基础知识
基础知识
流程控制： 函数及异常
函数：
异常 字符串
获取键盘输入：
字符串处理
字符串操作
正则表达式 C05. 容器（Container）与集合（Collections）
元组（Tuple）
列表（List）
字典（Dictionar
本文包括以下几个部分：RANSAC定义RANSAC原理RANSAC过程RANSAC应用1. 定义RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。原本是用于数据处理的一种经典算法，其作用是在大量噪声情况下，提取物体中特定的成分。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数, 可以改善最小二乘法在有异常数据时拟合的
PS:由于最近在看deep learning中的RBMs网络，而RBMs中本身就有各种公式不好理解，再来几个Gibbs采样，就更令人头疼了。所以还是觉得先看下Gibbs采样的理论知识。经过调查发现Gibbs是随机采样中的一种。所以本节也主要是简单层次的理解下随机采用知识。参考的知识是博客随机模拟的基本思想和常用采样方法（sampling），该博文是网上找到的解释得最通俗的。其实学校各种带数学公式的
转载
2024-03-06 23:06:15
29阅读
# Pyspark: 数据库随机采样的探索
在大数据处理中，随机采样是一种常用的技术，尤其是当数据集庞大时。Pyspark，作为Apache Spark的Python API，不仅提供强大的数据处理能力，同时也提供了简便的方式进行随机采样。本文将深入探讨如何在Pyspark中实现数据库的随机采样，并配以代码示例和序列图，帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是随机采样
随机采样是从一个总体
原创
2024-10-17 11:35:14
101阅读
问题：假设我有一个2D阵列,我想从中随机采样(使用蒙特卡洛)较小的2D子阵列,如下图中的黑色小块所示.我正在寻找一种有效的方法.预期(但部分)的解决方案：我遇到了一个function,在经过几个小时的搜索后,它部分实现了我要尝试的功能,但是它缺乏在随机位置采样补丁的功能.至少我不认为它可以基于其参数从随机位置进行采样,尽管它确实具有一个我不理解的random_state参数.sklearn.fea
转载
2023-08-07 16:12:37
102阅读
import randoml = [2, 56, 6678, 88, 6, 43]num = 2sub = random.sample(l, 2)随机采样 算法
转载
2018-12-14 09:16:00
357阅读
2评论
1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出
转载
2020-06-05 14:22:00
244阅读
# 如何实现Java随机采样
## 简介
在Java编程中，随机采样是一个常见的需求，尤其是在数据处理和算法实现中。本文将教你如何实现Java中的随机采样，让你能够随机获取数据集中的一部分元素。
## 流程图
```mermaid
gantt
title Java随机采样示例流程图
section 完整流程
定义需求: 2022-01-01, 1d
编写代码:
原创
2024-07-04 05:46:09
18阅读
