numpy.random模块中对python内置的random进行了补充，可以生成多种概率分布。离散型随机变量1、二项分布二项分布可以用于只有一次实验只有两种结果，各结果对应的概率相等的多次实验的概率问题。比如处理猜10次拳赢6次的概率等类似的问题。numpy.random.binomial(n, p, size=None)Draw samples from a binomial distribu
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2024-05-30 12:27:40
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# 学习如何实现“python frac”
作为一名刚入行的新手，您可能会对Python中的分数（Fraction）的操作感到有些困惑。本文将提供一个清晰的步骤指南，帮助您理解并实现“python frac”。本文将包括必要的代码示例和注释，确保您能够理解每个步骤。为了更好地补充内容，我们将使用表格来展示步骤，并通过mermaid语法来提供状态图。
## 实现流程
首先，我们将实现“pyth
无穷级数\begin{equation}\label{eq:2.13.39}\frac{1}{0!}+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\cdots+\frac{1}{n!}+\cdots \end{equation}令$a_n=\frac{1}{0!}+\cdots+\frac{...
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2012-10-03 18:28:00
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无穷级数\begin{equation}\label{eq:2.13.39}\frac{1}{0!}+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\cdots+\frac{1}{n!}+\cdots \end{equation}令$a_n=\frac{1}{0!}+\cdots+\frac{...
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2012-10-03 18:28:00
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python常用代码换卡import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"打乱数据train_data = pd.read_csv('./train_preprocessed.csv')
train_data = train_data.sample(frac=1).reset_index(drop=True)限制cpu数目torch.set_num
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2023-12-27 06:44:06
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本文作者：钱梦璇文字编辑：钱梦璇 技术总编：张 邯
导读在以往的推文中，我们详细介绍了pyecharts库的画图方法，本篇采用的matplotlib是Python的另一个功能强大的绘图库，它可以呈现出2D的数据形式，还可以做成动画，只需要几行代码就可以生成各式各样的图形，对新手而言可谓十分友好。本文主要通过绘制数学函数，从而学习matplotlib图形的坐标轴、图
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2024-06-06 15:39:41
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\begin{equation}\label{eq:fiick} \frac{1}{1^2}+\frac{1}{3^2}+\frac{1}{5^2}+\cdots=\frac{3}{4}(\frac{1}{1^2}+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{3^2}+\cdots) \...
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2012-11-08 17:33:00
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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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fraction模块的作用Fraction类基于numbers模块中Rational定义的API来实现有理数的数值运行。1、创建有理数，整数类型，计算最小的分公母的示例import fractions
for n, d in [(1, 2), (2, 4), (3, 6)]:
f = fractions.Fraction(n, d)
print('{}/{}={}'.format
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2023-05-27 17:22:57
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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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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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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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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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###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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## Python划分数据集：frac参数的使用
在数据科学和机器学习中，将数据集划分为训练集和测试集是一个至关重要的步骤。这个过程通常用于评估模型的性能，以确保模型不仅在训练数据上表现良好，也能在未见过的数据上做出准确的预测。在Python中，`train_test_split`函数是一个常用的工具，它的`frac`参数可以帮助开发者更灵活地进行数据集的划分。接下来，我们将详细探讨这一主题，给
需求：1.不放回抽签 2.把名单上的人员都抽取完以后才能开始下一轮 3.每次打分数都累加 4.可以查看前三和后三名使用excel实现：思路就是先拿到名单数据，然后抽签（判断抽出来的人在不在新list中），打分，排序。使用递归调用实现多次抽取。数据样例：import xlrd
import random
import sys
from openpyxl import load_workbook
f
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2023-06-26 11:05:50
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一、带有随机性的实验常见的带有随机性的一些算法及处理步骤：（1）神经网络当中的初始化权重。（2）聚类算法，例如K-means算法的初试聚类中心；（3）随机森林中牵涉到的数据或特征抽样；（4）随机抽取训练集测试集时，不使用随机种子第一次和第二次随机抽取的数据集会不同；使用随机种子，第一次第二次随机抽取的数据集就会相同。但是问题来了，因为牵涉到随机因素，那么不要说复现别人的结果，那么即使自己对比自己上
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2023-06-24 21:45:47
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import random
import numpy as np
#简单随机抽样
data=np.loadtxt("E:/data/book/python_book/chapter3/data3.txt")
# print(type(data))
data_sample=random.sample(list(data),2000)#随机抽取2000个样本
# print(data_sample[:
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2023-06-16 21:06:56
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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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背景什么是 NumPy 呢？NumPy 这个词来源于两个单词 – Numerical和Python。其是一个功能强大的 Python 库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算，通常应用于以下场景：执行各种数学任务，如：数值积分、微分、内插、外推等。因此，当涉及到数学任务时，它形成了一种基于 Python 的 MATLAB 的快速替代。计算机中的图像表示为多维数字数组。NumPy 提供了一些优秀的库函数
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2023-09-27 12:08:15
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