###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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一、Bootstrap简介Bootstrap 是最受欢迎的 HTML、CSS 和 JS 框架，用于开发响应式布局、移动设备优先的 WEB 项目。一、两种引入方式：
方式1：Bootstrap 专门构建了免费的 CDN 加速服务，访问速度更快、加速效果更明显、没有速度和带宽限制、永久免费 <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<he
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2024-05-17 17:53:54
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目录： 全局样式 一、栅格系统 二、表单 三、按钮 四、导航 五、按钮组 六、面板 七、表格 八、分页 九、排版 十、图片 十一、辅助类 十二、响应式工具 组件 内容： 前言： 首先通过https://cdn.bootcss.com/bootstrap/3.3.7/css/bootstrap.min.css 链接下载boo
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2023-07-26 22:32:58
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boost.python 中 python 嵌入c++ 部分,网上找到的中文资料似乎都有些过时了,如 boost.python学习笔记 http://edyfox.codecarver.org/html/boost_python.html在boost.python版本2中,提供更加简洁易用的接口,我们可以使用从而代替原始的PyRun_SimpleString等等python c 转换api.&nb
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2023-05-23 20:37:13
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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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1 数据的来源数据的间接来源：二手资料 数据的直接来源2 调查数据数据采样阶段：如何抽选出一个好的样本 使用抽样的方式采集数据的具体方式有很多种，可以分为两类：概率抽样和非概率抽样 概率抽样：也称随机抽样。主要包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样、多阶段抽样 分层抽样：将抽样样本按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。将各层的样本结合起来对总体的目
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2024-08-14 19:00:47
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本文主要是根据MC随机抽样思想，进行已知分布的抽样，对于数据分析有用，主要做如下几个版本C++MATLABC#PYTHONCC++版本的主要代码为 （1）数据部分，概率密度分布const double energy[210]={21.000000, 22.000000, 23.000000, 24.000000, 25.000000, 26.000000, 27.000000, 28.0
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2024-07-29 19:24:59
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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
原创
2023-01-12 11:12:58
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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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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
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2023-08-17 21:42:01
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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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抽样平均误差是抽样平均数的标准差，它反映抽样平均数与总体平均数的平均差异程度。1. 重复抽样μx=σn√2. 非重复抽样μx=σ2n⋅(N−nN−1)−−−−−−−−−−−−−√ 显然 N−nN−1<1，因此和重复抽样比较，重复抽样的抽样平均误差更大。
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2016-09-10 22:55:00
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概率抽样 简单随机抽样 从总体N中一个一个地抽取n个单位作为样本，每个单位的入样概率相等 分层抽样 将总体按照某种特征划分为不同层次，每个层次分别进行随机抽样 整群抽样 抽样单位为一个群组，抽样时，直接抽取群，群组内的所有单位都归为样本 系统抽样 将总体中的所有单位按照一定顺序排序，再按照一定的规则 ...
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2021-11-01 08:06:00
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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1.简单随机抽样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。相关代码如下：import numpy as np
import random
data=np.loadtxt('F:\小橙书\chapter3\data3.txt')
data_sample=random.sample(data.tolist(
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2023-08-09 17:42:29
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一、基本了解（一）分层抽样与分层随机抽样1、分层抽样在抽样前，将总体划分成L个互不重复的子总体（层），每个子总体独立地进行抽样。2、分层随机抽样如果每层都是按照简单随机抽样进行抽取，则是分层随机抽样。大多数情况下都是分层随机抽样。3、分层抽样的优点①因为分层抽样估计量的方差只与层内方差有关，与层间方差无关，因此分层抽样估计精度高，抽样效率高；②不仅能对总体指标进行推算，还能对各层指标进行推算；③层
在这个博文中，我将深入探讨 Spark 中的抽样问题，解析该问题的背景、技术原理、架构、源码分析以及扩展讨论，通过这些内容帮助读者更好地理解 Spark 抽样的相关知识。
### 背景描述
随着大数据技术的发展，Spark 成为了大数据处理领域的重要工具之一。在数据处理的过程中，抽样操作常用于分析和统计，对于性能监控和数据探索具有重要意义。近年来，随着数据量的迅猛增长，我们对抽样技术的需求愈加
抽样对比策略和全量对比策略抽样 VS 全量抽样策略主要分为全部比对与抽样比对两种方式，两者各有利弊。全量比对：优点是能够最大程度覆盖到测试环境所有的情况，可以发现抽样测试不能发现的问题。缺点是验证时间与花费精力显著高于抽样比对，对于*乎*移数据的ods层，投入这些测试资源是否有这个必要抽样比对：优点是最经济型的测试方式，对于*乎*移数据的ods 层，抽样比对性价比无疑是最高的。缺点是可能漏情况。P
目录一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数二. 随机抽样：rand()函数三. 按比例抽样四. 分层抽样1. 分层抽一定数量：row_number()2. 分层抽一定比例五. 注意：一. 分桶抽样：TABLESAMPLE 函数说明：TABLESAMPLE 将数据分成多个bucket，抽取其中一个bucket语法：按照colname字段分成bucketNum个桶，抽取其中的第bucketId桶
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2023-09-01 15:22:01
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