虽然运行速度慢是 Python 与生俱来的特点，大多数时候我们用 Python 就意味着放弃对性能的追求。但是，就算是用纯 Python 完成同一个任务，老手写出来的代码可能会比菜鸟写的代码块几倍，甚至是几十倍（这里不考虑算法的因素，只考虑语言方面的因素）。很多时候，我们将自己的代码运行缓慢地原因归结于python本来就很慢，从而心安理得地放弃深入探究。 &nb
一、概率列表+样本列表 任务描述：我们常常拥有一个概率列表和样本列表，表示每一个样本被选中的概率，并且在概率列表中，概率之和为1。比如，[0.7, 0.2, 0.1]和['钢铁侠', '美国队长', '雷神']，两个列表中的元素一一对应；并且，这两个列表共同表示：'钢铁侠'有0.7的概率被选中，'美国队长'有0.2的概率被选中，'雷神'有0.1
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2024-01-17 06:03:25
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需要重采样的数据文件(Libsvm format)，如heart_scale+1 1:0.708333 2:1 3:1 4:-0.320755 5:-0.105023 6:-1 7:1 8:-0.419847 9:-1 10:-0.225806 12:1 13:-1-1 1:0.583333 2:-1 3:0.333333 4:-0.603774 5:1 6:-1 7:1 8:0.358779 9
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2024-04-20 11:41:13
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# Python 按比例抽签的探讨与实现
在日常生活中，我们可能会遇到需要从一组候选项中根据不同的权重进行抽取的场景，例如公司抽奖、资源分配等。这种情况我们可以称之为“按比例抽签”。本文将探讨如何使用Python来实现这一功能。同时，我们将通过代码示例和类图、饼图来帮助理解。
## 什么是按比例抽签？
按比例抽签是指在多个候选项中，根据各自的权重随机选择一个或多个候选项。权重可以是任意数值，
# Python按比例选择：基本概念与应用
在进行数据分析或处理时，我们往往需要从大数据集中按比例抽取样本。Python提供了多种方法来实现这一目标，特别是在数据科学与机器学习的应用领域。本篇文章将深入探讨按比例选择的基本理念，并通过实际代码示例来帮助读者理解这一过程。
## 1. 什么是按比例选择？
按比例选择指的是以一定的比例从整个数据集中随机抽取一部分样本。这个操作在数据预处理、模型训
原创
2024-10-08 03:11:17
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# Python按比例抽样
## 介绍
在数据处理和分析的过程中，有时候我们需要从大量的数据中抽取一小部分样本进行分析。而当我们需要按照某种比例进行抽样时，可以使用Python中的抽样方法来实现。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python按比例抽样。首先，我将给出整个实现过程的步骤，并通过表格形式呈现。然后，我将解释每个步骤需要做什么，包括编写相应的代码，并对代码进行注释。
## 实现步骤
原创
2023-09-03 15:08:06
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↓↓↓ 程序执行效果如下 ↓↓↓01、源码import random
import tkinter as tk
def Lottery():
num = random.randint(1,100)
lab2.config(text=num,fg="red")
window = tk.Tk()
window.title("抽奖小程序")
我们知道让机器给出该数据属于哪一类这样问题明确的答案是有困难的，当有一些误差存在的时候，我们希望机器可以判断属于哪一类的概率更大一些，以此来划分数据。如上图所示，我们有一个数据集，他有两类数据组成，现在有一个新的数据点（x，y），我们需要判别它属于哪个数据集，我们已经学了两种方法：（1）使用第一章的kNN，进行大量的距离计算来判断这个点属于哪一类。（2）使用第二章的决策树，先根据已有数据的特征来划
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2024-06-14 10:09:56
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Python3 实现朴素贝叶斯分类贝叶斯定理朴素贝叶斯源代码样例测试 贝叶斯定理贝叶斯定理是由已知事件概率和条件概率计算未知条件概率的概率推理算法，其公式如下： 其中，P(Bi|A)是要计算的目标条件概率，表示事件 A 发生的条件下，事件 Bi 发生的概率。Bi 为互斥且完整的事件 B1，B2，……，Bn 中的一项P(Bi)P(A|Bi)是联合概率P(A Bi)，表示事件 A 和事件 Bi 同时
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2023-10-13 22:55:59
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文章目录最便捷的实现方法问题背景代码实现及测试更为鲁棒的函数封装实现 最便捷的实现方法对于
概率p（0~1之间的浮点数），采用random.random()方法生成一个介于0~1之间的均匀的浮点数R，如果R<p，则执行代码，否则不执行。def random_unit(p: float):
if p == 0:
return False
if p == 1:
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2024-03-05 14:54:05
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一、概率分布概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。离散数据：数据由一个个单独的数值组成，其中的每一个数值都有相应概率。连续数据：数据涵盖的是一个范围，这个范围内的任何一个数值都有可能成为事件的结果。离散概率分布包括：伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布连
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2023-08-04 16:38:14
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# 教你如何用Python按比例切割文件
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何用Python按比例切割文件。这个任务对于刚入行的小白来说可能有些困难，但是只要按照我的步骤来，你会轻松掌握这个技巧。
## 流程
首先，让我们来看一下整个事情的流程，我用表格的形式展示出来。
```mermaid
erDiagram
PROCESS --> |"Step 1: Read F
原创
2024-03-14 05:07:51
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# 使用Python按比例随机取样
在数据分析、游戏开发或任何需要随机选择的场景中，按比例随机选择数据是一个很常见的需求。本文将为你详细讲解如何在Python中实现这一功能。以下是实现步骤的概述：
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------
原创
2024-08-13 04:43:06
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## Python按比例裁剪图片
在日常的图片处理中，我们经常会遇到需要按照一定比例对图片进行裁剪的需求。比如，我们需要将一张图片按照一定的比例裁剪为正方形或长方形，或者只保留图片的一部分。在Python中，我们可以使用PIL库来实现这个功能。
### PIL库简介
PIL（Python Imaging Library）是Python中常用的图像处理库之一。它提供了丰富的图像处理功能，包括图
原创
2023-10-29 03:40:43
218阅读
# 使用Python按比例缩放标签
在数据可视化和图形化界面设计中，标签是传递信息的关键部分。有时，我们需要根据不同的需求来调整标签的大小，以提升视觉效果和用户体验。本文将介绍如何使用Python实现标签的按比例缩放，配合代码示例，帮助你理解其具体实现。
## 什么是标签按比例缩放？
标签按比例缩放是指根据某种因素（如屏幕尺寸、窗口大小等）调整标签的大小，使其能够在不同的环境中保持良好的可读
# Python按比例随机分配的科普文章
在数据科学、市场营销和项目管理等多个领域，常常需要将资源或任务按比例进行随机分配。例如，我们可能希望将10个项目按70%、20%、10%的比例分配给三个不同的团队。为了实现这一目标，Python提供了一些便利的工具和库，帮助我们轻松完成此任务。
## 基本思路
按比例随机分配的基本思路是：
1. 定义所需的比例权重。
2. 计算每个组别应分得的数量。
原创
2024-09-16 04:28:27
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偷学Python第十天：列表的基础操作古之立大事者，不惟有超世之才，亦必有坚忍不拔之志。——苏轼 文章目录偷学Python第十天：列表的基础操作定义和使用列表定义列表访问列表中的值列表的运算符列表元素的遍历列表的方法添加和删除元素元素位置和次数元素排序和反转总结列表的生成式嵌套的列表今日学习总结 定义和使用列表在Python中，列表是由一系列元素按照特定的顺序构成的数据结构，也就是说列表类型的变量
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2024-10-19 22:22:28
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统计与概率分不开，概率论是统计的基础。概率思维统计思维概率分布使用python的Scipy模块的statistc函数计算分布，并用matplotlib绘制图形。一、概率思维1、随机变量是量化随机事件的函数，用于将随机事件每一个可能出现的事件结果赋予一个数值。2、概率分布分类：1) 离散随机变量：结果可以列出，明天是否下雨、抛硬币2) 连续随机变量：变量中有无数结果，明天下雨量，结果有很多分布：数据
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2023-09-24 09:34:01
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标签：1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率)，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另
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2023-10-11 20:11:55
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# Python按概率选择结果
在Python编程中，经常会遇到需要按照一定的概率来选择结果的情况。这在模拟实验、机器学习、游戏开发等领域都是非常常见的需求。本文将介绍如何在Python中实现按照概率选择结果的方法，并通过示例代码来详细说明。
## 概率选择方法
在Python中，我们可以使用`random`模块来生成随机数，然后根据不同的概率范围来选择相应的结果。一种常见的方法是使用`ra
原创
2024-05-09 05:35:27
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