# Python均匀采样的实现方法
## 1. 简介
在数据分析和机器学习中，经常需要从大量的数据中进行随机采样以获取样本集。均匀采样是一种常见的采样方法，它可以保证每个样本被选中的概率相等，从而保证采样结果具有一定的代表性。本文将介绍如何使用Python实现均匀采样。
## 2. 实现步骤
下面是实现均匀采样的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导
原创
2024-01-16 12:20:32
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问题：从 1到n个数中随机选出m个不同的数。（编程珠玑12章）第一种算法，从r个剩余的整数中选出s个，以概率s/r选择下一个数 1 initialize set S to empty
2 Size:=0
3 while Size<m do
4 T:=RandInt(1,N)
5 if T is not in S then
6 insert T i
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2024-09-15 18:55:51
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步骤2：对于每一个链接，获取它的网页内容。很简单，只需要打开urls.txt文件，一行一行地读出来就可以了。也许这里会显得多此一举，但是基于我对解耦的强烈愿望，我还是果断地写到文件里了。后面如果采用面向对象编程，重构起来是十分方便的。获取网页内容部分也是相对简单的，但是需要把网页的内容都保存到一个文件夹里。这里有几个新的用法：复制代码 代码如下:os.getcwd()#获得当前文件夹路径os.pa
摘要均匀采样问题是图形学中常遇到的一类问题，这类问题的描述如下：如何用[0,1]之间的均匀采样获得在xxx上的均匀采样？其中，xxx可以是圆盘、球面、球体等。我们可以利用的只有[0,1]之间的均匀采样，这个可以通过程序的伪随机实现。总的来说，这类问题有着类似的思路和解决方案，都可以利用概率论知识一步步推导出来。本文将介绍相关方法，并给出几个常用的示例。理论概率论知识回顾注：如果基础比较扎实，可以直
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2024-07-06 11:27:07
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写games101作业七的时候，计算间接光照的时候需要对着色点所在的半球面进行一次均匀采样来获得其他物体到着色点的入射光的方向。但是框架中的采样函数我实在看不懂
Vector3f Material::sample(const Vector3f &wi, const Vector3f &N){
switch(m_type){
case DIFFUSE:
{
//
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2024-05-19 17:34:52
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PyTorch 均匀采样是一个重要的技术，特别是在深度学习的模型训练和数据处理过程中。这篇博文详细探讨了如何高效地在 PyTorch 中实现均匀采样，并提供了相关的逻辑结构与实用案例。
## 版本对比
在当前版本 PyTorch（1.10）和更新后的版本（1.11）的均匀采样功能上存在一些显著差异，以下是对这两个版本的特性对比：
| 特性 | PyTorch 1.10
每个编程语言都有自己的 Hello World，Python 最为简单：> >>> print('Hello World')程序写完了。下图是用** Java 语言 VS Python** 写同一段指令对比图，用 Python 写指令，代码短，同时可以一码多用，优势明确。
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2024-08-28 20:12:16
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对于n个样本，如何均匀随机的取出m个样本？即n个样本中每个样本都能有m/n的概率被取中。 1.简单插入取样 这是最基本，最直观的方法。在一个初始为空的集合中插入1~n的随机整数，知道个数为m个为止。但这个方法有个弱点，就是要插入一个数时，判断集合中是否存在该数，如果其存在，则要继续取样直到取到一个不在原集合中的数，重复取样需要很大的开销，而且越到后来开销越大。&n
# Python中的两个列表均匀采样
在数据处理和分析中，我们经常需要对数据进行采样，以便对数据进行分析和处理。在Python中，有很多方法可以实现对数据的采样。其中，一个常见的需求是对两个列表进行均匀采样，即从两个列表中分别随机抽取相同数量的元素。
本文将介绍如何使用Python对两个列表进行均匀采样，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 1. 准备两个列表
首先，我们需要准备两个列表
原创
2024-03-07 04:07:50
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实现 Python 均匀采样10个数
## 目录
- [引言](#引言)
- [实现步骤](#实现步骤)
- [代码实现](#代码实现)
- [总结](#总结)
## 引言
Python 是一种简单易学的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、Web 开发等领域。在进行数据分析和机器学习任务时，我们经常需要从一组数据中进行采样。本文将介绍如何使用 Python 实现均匀采样10个数的功能。
原创
2023-12-19 06:39:34
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说明：目前 只记录了 过采样 和 欠采样 的代码部分 1 样本分布不均衡描述：主要出现在与分类相关的建模问题上，不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。样本量差距过大会影响到建模结果 2 出现的场景：异常检测：如恶意刷单、黄牛，这些数据样本所占的比例通常是整体样本中很少的一部分客户流失：大型企业的流失客户相对于整体客户通常是少量的偶发事件：个案较少，通常无法预判。如 由于某网络
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2023-08-17 23:10:07
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5-2. 操作符（a）写一个函数，计算并返回两个数的乘积（b）写一段代码调用这个函数，并显示它的结果 def twoNumRide(a, b):
'计算并返回两个数的乘积'
c = a * b
return c
if __name__ == '__main__':
cj = twoNumRide(2, 3)
print(cj)
---------
什么是PCA？变换数据集的坐标系，来消除数据间的相关性。具体流程：将数据变化为标准高斯分布。计算协方差矩阵，及其特征值与特征向量。选取前k大的特征值及其特征向量，将其定义为转换矩阵。原始数据集乘以转换矩阵，得提取了主成分后的矩阵。什么是LDA？在空间内找一条直线，使得当数据点投影到这条直线上时，各个类的类内距离最小，而类间距离最大。具体流程：计算类内散度矩阵Sw及类间散度矩阵Sb计算Sw-1 *
7.1 梯度下降与随机梯度下降梯度下降也叫最陡下降（steepest descent） 使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值。梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解。 学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常需要通过多次实验找到。 当训练数据集样本较多时，梯度下降每次迭代的计算开销较大，因此随机梯度下降通常更多使用。7.1.1 小批量随机梯度下降小批量随机梯度下
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2024-10-25 11:40:34
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# 实现Python在list中均匀采样5个值
## 整体流程
为了实现在list中均匀采样5个值，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入random模块 |
| 2 | 获取list的长度 |
| 3 | 计算采样间隔 |
| 4 | 采样5个值 |
## 操作步骤及代码示例
### 步骤1：导入random模块
在P
原创
2024-06-28 06:29:05
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易患血液凝固的人用华法林治疗，血液稀释剂。国际标准化比率（INR）衡量药物的效果。较大剂量会增加INR，较小剂量会降低INR。患者由护士定期监测，当他们的INR超出目标范围时，他们的剂量和测试频率会发生变化。该文件INR.mat包含在五年内对患者进行的INR测量。该文件包括一个datetime数组，其中包含每次测量的日期和时间，以及一个带有相应INR读数的矢量。加载数据。 plot(Da
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2023-12-20 05:38:59
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1.文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本分词建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型1.1 读入文本我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。import collections
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2024-08-19 02:55:01
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在机器学习应用中，类别不均衡的问题常常导致模型偏向于预测占比最大的类别，这种现象称为“机器学习不均匀下采样”。为了解决这个问题，我们通常会采用下采样方法，即通过减少主导类的数据量，使得各类别的样本数更加均衡。本文将记录解决“机器学习不均匀下采样”问题的具体过程。
### 环境准备
要进行机器学习不均匀下采样的实验，我们需要一些基本环境与依赖。
#### 前置依赖安装
- Python 3.x
随机采样方法 蒙特卡洛（Monte Carlo）方法是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为基础的数值计算方法。它的核心思想就是使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决一些复杂的计算问题。 模拟方法:是一种基于“随机数”的计算方法，基于数值采样的近似推断方法,也被称为蒙特卡罗
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2024-07-29 13:17:52
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（1）下
采样 Downsampling一般下
采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下
采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度， #include <pcl/io/pcd_io.h>#include
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2022-08-24 07:52:16
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