# Python非重复抽样的实现方法
## 引言
在某些数据分析和机器学习的任务中，我们经常需要从一个数据集中进行抽样操作。有时我们希望从原始数据集中抽取一部分样本，但要求样本之间相互独立，即非重复抽样。本文将介绍如何使用Python实现非重复抽样。
## 流程概述
下面是实现非重复抽样的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 |
原创
2023-09-29 05:34:58
49阅读
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。
转载
2016-09-10 22:55:00
423阅读
2评论
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
转载
2023-06-26 11:05:50
276阅读
目录 1. 抽样的基本概念1.1 全及总体与样本总体1.2 全及指标与抽样指标1.3 样本容量与样本个数1.4 重复抽样和不重复抽样2. 抽样误差2.1 抽样误差2.2 影响抽样误差的因素2.3 抽样平均误差Reference 突然发现自己掉进了一个大坑......一开始想要搞明白重复抽样与不重复抽样的平均平均误差大小？一想什么鬼，重复抽样、不重复抽样、平均误差大致明白，可是结合起来是什么
转载
2024-06-21 10:27:36
50阅读
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 ...
转载
2021-11-01 08:06:00
614阅读
2评论
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
转载
2024-07-29 19:24:59
43阅读
# Java不重复抽样
在数据处理和机器学习等领域，经常需要对数据集进行抽样。抽样是指从一个较大的数据集中随机选择一部分样本，用来代表整体数据集。然而，在某些情况下，我们希望抽样的样本不重复，也就是每次抽取的样本都是不同的。本文将介绍在Java中实现不重复抽样的方法，并提供代码示例。
## 不重复抽样的实现原理
不重复抽样的实现原理比较简单：在每次抽样时，都需要确保抽取的样本不在之前的抽样结
原创
2024-06-22 06:19:59
23阅读
前言有道题目这样的：某次考试，需从题库中抽取一定数量题目，假设题库中共有 1000 道题目，其中单选题 200 道，多选题 120 道，判断题 200 道， 填空题 400 道，简答题 80 道，现在需要随机抽出 25 道题，请给 出较合理的数据抽样方法，并编程实现，要求给出源代码（需有注释），并给出一次抽取结果。如果这是道数学题就很简单，算一下各个题目占比是多少再乘随机抽出题目的个数25就行但用
转载
2023-10-01 15:21:50
97阅读
文/kingkai编程珠玑上关于抽样问题的章节，提出了很多随机从N个数中抽取M个数(不重复)的方法。这里一一进行分析，并给出部分推导。抽样广泛应用于工程实践中，在样本空间非常大时，性能的因素会显得非常明显。比如，总每日的检索Query中抽样不重复的100个。对于这个命题，如果不精心设计。很可能演变成很多粗糙的实现。Loop Nvoid genKnuth(int m, int n)
{
int
转载
2024-07-31 13:28:03
52阅读
# R语言中的非概率抽样：探索与应用
在统计学中，抽样是研究群体特征的常用方法。根据抽样方式的不同，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样。其中，非概率抽样因其方法简单、成本低而被广泛应用于许多实际场景。本文将介绍非概率抽样的基本概念及其在R语言中的实现，并结合代码示例和图形化可视化。
## 非概率抽样简介
非概率抽样是指在抽样过程中个体被选中的机会不相等，研究者根据主观判断或特定标准选择样本
原创
2024-09-04 04:45:02
50阅读
# Python非重复计数
## 引言
在日常编程过程中，我们经常会遇到需要统计某个集合中非重复元素的个数的需求。比如，我们需要统计一段文本中不同单词的个数，或者统计一个列表中不同数字的个数等等。在Python中，有多种方法可以实现非重复计数，本文将介绍其中的几种常见方法，并给出相应的代码示例。
## 方法一：使用set
set是Python中的一种数据类型，用于存储不重复的元素。利用se
原创
2023-10-03 11:36:44
604阅读
所谓不平衡指的是：不同类别的样本数量差异非常大。数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡。大数据分布不均衡：例如拥有1000万条记录的数据集中，其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况。小数据分布不均衡：例如拥有1000条数据样本的数据集中，其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况。样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上。导致样本量少的分类所包含的特征过少，很难从中提取
转载
2023-10-12 09:10:11
6阅读
前篇文章我们介绍了一下Excel中如何设置数据有效性以及COUNTIF函数的用法，这篇文章主要介绍有重复数据时如何统计不重复数据的个数以及通过数据有效性去设置单元格不允许出现重复数据。统计单列不重复的个数如下图所示，要统计B列数据的不重复个数，也就是通过、不适用、未测试、不通过总共4个。应该如何用公式计算呢？我们可以在E6单元格输入公式=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(B2:B16,B2
转载
2024-02-15 12:06:46
119阅读
random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0描述random() 方法返回随机生成的一个实数，它在[0,1)范围内。语法以下是 random() 方法的语法:import random
random.random()注意：random()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 rando
转载
2024-07-06 05:20:15
48阅读
## Python CSV非重复计数实现方法
### 概述
在Python中，我们可以通过使用CSV模块来读取和处理CSV文件。本文将介绍如何实现对CSV文件中数据的非重复计数。这对于初学者来说可能是一个比较常见的需求，我们将一步步指导你如何完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 读取CSV文件
原创
2024-03-08 07:22:47
47阅读
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
转载
2023-08-17 21:42:01
285阅读
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：
转载
2023-08-30 08:18:55
209阅读
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(
转载
2023-08-09 17:42:29
226阅读
首个非重复字符 Python：高效查找的实用案例分析
在 Python 编程中，查找字符串中的首个非重复字符是一个常见的问题。该问题的解决对于需要字符分析的应用场景如文本处理、数据清理及要求高效查找的算法开发尤为重要。通过合理的算法设计和实现，能够大幅度提升性能。
**适用场景分析**
1. **文本处理**：在文本分析中，识别非重复字符对于理解语言结构、数据清理和数据分析是至关重要的。
2
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
转载
2023-06-01 16:29:56
156阅读
