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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### Python列表抽样的实现流程
为了教会新手实现Python列表的抽样，我将按照以下步骤进行讲解：
1. 导入所需库
2. 创建列表
3. 进行抽样
接下来，我将详细介绍每个步骤所需完成的内容以及相应的代码。
#### 1. 导入所需库
首先，我们需要导入Python中的`random`库，它包含了生成随机数的函数。在代码中使用以下语句导入该库：
```python
impor
原创
2024-01-02 05:48:28
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# Python列表步长抽样的实现
## 1. 概述
本文将指导你如何使用Python实现列表步长抽样。列表步长抽样是一种从给定列表中按照一定步长抽取元素的方法。在本文中，我们将介绍实现步长抽样的流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 实现流程
下面的表格展示了实现“Python列表步长抽样”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个包含元素的列
原创
2023-12-21 05:36:39
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# 用Python和NumPy实现均匀抽样
在数据分析和处理领域，随机抽样是一种常用的技术，能够帮助我们从一个大的数据集中提取随机样本。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python的NumPy库进行均匀抽样。下面是整个流程的概述，包括具体的步骤和所需的代码实现。
## 流程概述
我们可以将实现均匀抽样的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-07-31 03:29:15
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大数值如果基本的整数和浮点数精度不能满足需求，就可以使用java.math包中的两个很有用的类：BigInteger和BigDecimal。这两个类可以处理任意长度的数值。BigInteger类实现了任意精度的整数运算，BigDecimal实现了任意精度的浮点数运算。使用静态的valueOf方法可以把普通的数值转换为大数值：BigInteger a = BigInteger.valueOf(100
在分析数据或进行算法模型训练前有时需要先对数据进行抽样，这里整理了抽样的一些知识点。什么情况下需要会用到抽样？数据量太大，计算能力不足。抽样调查，小部分数据即可反应全局情况。时效要求，通过抽样快速实现概念验证。定性分析的工作需要。无法实现全覆盖的场景，比如满意度调查等。解决样本不均衡问题。常用数据抽样的方法随机抽样(用的最多)该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易
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2023-11-09 05:39:43
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# Python 在列表按比例抽样
在数据科学和机器学习的领域，抽样是一项关键技术。它允许我们从一个较大的数据集中提取一部分数据，以进行分析或模型训练。本文将介绍如何在 Python 中对列表进行按比例抽样，并提供相关代码示例，帮助大家更好地理解和应用这一技术。
## 什么是按比例抽样？
按比例抽样指的是根据特定的比例从数据集中抽取样本。在某些情况下，我们可能希望从不同类别的数据中按比例抽取
原创
2024-08-21 08:18:05
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在机器学习和数据处理的很多场景中，有时候我们需要从列表中进行“有放回抽样”。这个过程意味着在从列表中选择元素时，选择的元素在下一轮抽样中依然可以被选中。这个技术在模拟、数据增强和无监督学习中有着广泛的应用。
### 适用场景分析
有放回抽样的应用场景主要包括：
- 数据增强：在机器学习中，增加训练样本的多样性。
- 蒙特卡罗模拟：通过随机采样来估计复杂问题的解。
- A/B测试：从用户群体中抽取
随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) 设置生成器。seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时
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2023-09-04 15:38:59
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# 使用 Python 实现随机抽样得到列表索引
在编程中，我们常常需要从一个列表中随机获取一些元素。本文将教你如何使用 Python 进行随机抽样，并获取这些元素在列表中的索引。这个过程相对简单，只需几个步骤。以下是我们实现的流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 定义一个列表 |
| 3 | 使用 `random.samp
原创
2024-09-11 07:43:53
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0. 前言numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。1. 随机模块numpy.random.seed(seed=None) seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此
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2023-09-05 08:23:21
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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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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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###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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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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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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