题目36：如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样？点评：送人头的题目，因为Python标准库中的常用模块应该是Python开发者都比较熟悉的内容，这个问题回如果答不上来，整个面试基本也就砸锅了。random.random()函数可以生成[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。random.uniform(a, b)函数可以生成[a, b]或[b, a]之间的随机浮点数。rando
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2024-10-13 17:39:07
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前五章 概率论部分概率事件的交并差（跟集合运算差不多），条件概率 $P\left( AB \right) =P\left( A \right) P\left( B\mid A \right) $ ，相互独立 \(P(AB)=P(A)P(B)\)"n次抽取，放回与不放回"问题：不论放回与否，第 n 次抽中红球的概率都和第一次一样。（用全概率来推）例：r 个红球 b 个黑球，每次抽一个，然后补充 c
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2023-12-29 18:17:01
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## Python中的随机抽样不放回
在数据分析和机器学习中，经常会用到随机抽样的方法来从数据集中获取样本。而在Python中，我们可以使用`random`模块来进行随机抽样。本文将介绍如何使用Python进行不放回的随机抽样，并通过代码示例演示具体操作。
### random模块介绍
`random`是Python中的一个标准库，提供了许多用于生成伪随机数的函数。通过`random`模块，
原创
2024-06-16 05:25:48
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起因前段时间帮同学写了下ER网络和BA网络。 其中BA网络要根据度占整个图的度的比例作为概率。 于是就写了个按概率随机抽数的函数pick。思路当时想法很简单。就是把数轴分成几块，再随机抽点。比如数组[1,2,3]，就生成区间[1,6]的随机整数。 若随机数为5就认为选中第三个数。问题上面方法抽一个数很有效，但如果是抽n个数性能就下降的很厉害。越抽到后面重复的概率越大。我刚开始用洗牌算法，抽到第i个
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2024-06-24 10:50:32
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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知识
在本文中，我们将深入探讨 Python 中“不放回抽取函数”的实现，以及如何解决相应的问题。下面是本文的结构，从不同的方面进行逐步分析。
### 问题背景
在实际的编程中，用户需要从一个集合中随机抽取元素，这个过程有时需要在抽取后不将元素放回集合中。例如，模拟一次抽奖活动，从参与者中抽取若干名获奖者。为此，我们需要一个不放回抽取的函数。
```mermaid
flowchart TD
机器学习中，很多算法的推导，需要概率和统计的很多知识。学校里学的时候，基本是囫囵吞枣，也忘得差不离了。现在复习一下，找一些概率与统计这门课的感觉。主要理解下什么是随机变量，与概率的关系，要样本干什么，等等。1. 什么是古典概率？有限个可能事件，且每个事件都是等可能概率事件。这个与抽样问题，经常联系起来2. 什么是几何分布、超几何分布 ？都是离散概率分布。是抽取问题的一种。几何分布，是描述
## Python random不放回抽样
抽样是在统计学和数据分析中常用的一种方法，它可以从一个数据集中随机选择一部分样本以代表整个数据集。在抽样过程中，有两种常见的方法：放回抽样和不放回抽样。本文将重点介绍Python中的random库如何实现不放回抽样，并提供一些代码示例。
### 什么是不放回抽样？
在不放回抽样中，每次抽取一个样本后，该样本将不会再次被抽取。也就是说，每个样本只能被
原创
2023-11-02 06:36:20
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# Python不放回抽样的探索
在数据分析和机器学习中，抽样是一个非常常见的过程。在这一过程中，我们通常会从一个样本中选择出一些数据点。抽样的方式有很多种，其中“不放回抽样”是一种常用的方法。在这篇文章中，我们将探索Python中的不放回抽样，看看它如何运作，并通过示例代码来加深理解。
## 什么是不放回抽样？
不放回抽样的方法是指在从一组数据中随机抽取样本时，每次选出的样本不会被放回原始
# 如何实现“不放回抽取数据”的Python代码
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学会实现“不放回抽取数据”的Python代码。下面，我将通过一个简单的示例，详细解释整个过程。
## 步骤流程
首先，我们通过一个表格来展示实现“不放回抽取数据”的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准备数据集 |
|
原创
2024-07-18 03:20:46
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在数据挖掘过程中，数据预处理工作量占到整个过程的60%。数据清洗缺失值处理删除记录数据插补不处理异常值处理删除含有异常值的记录视为缺失值平均值修正不处理很多情况下，要先分析异常值出现的可能原因，再判断异常值是否应该舍弃，如果是正确数据，可以直接用于数据挖掘。数据集成将多个数据源合并存放在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。实体识别同名异义异名同义单位不统一冗余属性识别同一属性多次出现同一属性
# Python 中的随机不放回选择
在Python开发中，随机选择是一个常见的需求。今天，我将教你如何实现“在不放回的情况下随机选择多个值”。这个过程主要有以下几个步骤：
## 流程概览
| 步骤 | 描述 | 代码 |
|------|------------------------------|----
原创
2024-09-01 04:14:04
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作者丨Alfred五一去哪儿玩？相信有的同学已经为这个问题纠结了好久好久。到底应该去哪个地方玩儿，哪里才能玩得尽兴？哪些城市哪些景点最火？各个省份都有哪些好评又热门的景点？哪些景点打折力度大？一连串问题在脑海打转。为了给大家规划好五一假期，我们爬取了飞猪网54675条全国景点门票数据，通过分析找答案！哪些城市/省份的旅游选择最多？我们都希望自己在有限的时间里面可以获得不同的旅游体验。景点越多的地方
# Python Random模块无放回抽取
在数据分析和编程中，我们经常需要从一组数据中随机抽取样本。有时我们希望抽取的样本不重复，这就是“无放回抽取”。在Python中，`random`模块提供了方便的函数来处理这一需求。本文将介绍如何使用Python的`random`模块进行无放回抽取的操作，并结合实例来帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是随机无放回抽取？
随机无放回抽取是指从一
1问题：从40个数中随机选取30个。要求等概率，无放回抽样解答：import numpy as np
nums=np.random.randint(5,50,size=40)#待选择的array
#算法开始
mask=np.random.rand(40)
for i in mask:
if sum(mask>i)==30:
break
nums[mask>i]
Python有更好的解决
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2023-12-05 16:01:07
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'''
读取花名册第一列数据进行随机点名并生成点名记录，并根据点名记录确保点名的公平性，点名记录每使用五天清理一次 缺陷： 1.依赖于花名册，且花名册第一列（忽略首行）必须有数据 2.依赖第三方库openpyxl 3.查看记录、花名册依赖第三方工具，如记事本、office'''
import datetime
import json
import os
import random
import t
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2024-07-03 21:43:33
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古典概型古典概型定义：样本空间S中样本点有限；出现每一个样本点的概率相等。 P（A）=m/n包含的基本事件的个数m，基本事件的总数n。 放回抽样每一次抽取的概率相同；与不放回抽样每次抽取的概率不同。排列： 定义：从n个不同元素中取出m(m≤n）个元素的所有排列的个数，叫做从n个不同元素中取出m个元素的排列数，用符号 Amn表示。 Amn=n(n-1)(n-2)…(n-m+1)=n!/(n-m)!
# Python抽样不放回的实现
## 1. 流程概述
在Python中，实现抽样不放回（即从一个集合中随机抽取元素，抽取的元素不放回）的过程可以分为以下几个步骤：
1. 导入相关的库；
2. 准备数据集合（可以是列表、数组等）；
3. 设置抽样参数，包括抽样个数和抽样方式（有放回/无放回）；
4. 进行抽样操作；
5. 输出抽样结果。
下面将逐一介绍每个步骤需要做的操作和相应的代码。
原创
2023-11-25 07:06:32
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1. 易混淆操作
本节对一些 Python 易混淆的操作进行对比。
1.1 有放回随机采样和无放回随机采样
import random
random.choices(seq, k=1) # 长度为k的list，有放回采样
random.sample(seq, k) # 长度为k的list，无放回采样
1.2 lambda 函数的参数
func = lambda y: x + y # x的值在函数运
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2024-04-26 08:32:57
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案例综合0x01 进制转换功能：获取十进制整数的二进制串，相当于内置函数bin。算法分析：
对2辗转相除，直到商为0每次所得余数逆序即可流程图绘制测试驱动，书写测试用例：>>> convert(13)
'1101'
>>> convert(1)
'1'
>>> convert(0)
'0'
>>> convert(67)
'1
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2024-07-25 14:18:04
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