现在有一组数，不知道这组数的总量有多少，请描述一种算法能够在这组数据中随机抽取k个数，使得每个数被取出来的概率相等。如果这组数有n个，那么每个数字取到的概率就是k/n，但是这个问题的难点在于不知道这组数的总数，也就是不知道n，那么该怎么计算每个数取到的概率呢？蓄水池算法游泳池(蓄水池)大家都不陌生，有些游泳池中的水是活的，有入水管也有出水管，那么和泳池体积相当的水流过之后，是不是泳池中所有的水都会
# Python中的均匀分布抽样
## 引言
在统计学和机器学习中，抽样是一项非常重要的技术，用来从总体中获取一部分数据进行研究和分析。而均匀分布抽样是一种简单而有效的抽样方法，它能够确保每个样本被选取的概率是相同的。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多用于抽样和统计分析的工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行均匀分布抽样，并给出相应的代码示例。
## 均匀分布
原创
2024-04-18 04:45:49
145阅读
# 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
194阅读
# 在Python中实现均匀分布抽样
均匀分布抽样是数据分析和机器学习中一种常用的方法。简单来说，就是从一组数据中随机抽取样本，使得每个样本被选中的概率相同。本文将带你一步一步地实现均匀分布抽样，适合初学者学习。
## 整体流程
以下是实现均匀分布抽样的步骤，清晰有序，有助于你理解每一步的目标和内容。
| 步骤 | 描述
生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随机数，主要介绍Inverse Ttransform和Acceptance-Rejection两种基础
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2023-10-02 10:30:17
285阅读
原创：hxj7
本文介绍了拒绝抽样（Reject Sampling）。
前文《R-概率统计与模拟（三）变换均匀分布对特定分布进行抽样》介绍了通过“变换均匀分布”来对特定分布进行抽样的方法，但是该方法需要知道累积分布的解析表达式及其反函数，所以有一定的限制。其实，我们最常接触的还是 ，根据 抽样往往更直接。比如，均匀分布的 就很简单，对
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2024-05-20 19:18:12
134阅读
伪随机数生成器(PRNG)具有任何编程经验的人都知道计算机是确定性机器。如果你提供相同的输入，则将始终获得相同的输出。这就是为什么让计算机偶然生成随机数比看起来复杂的多。随机数应用在密码学到博彩，视频游戏等很多行业。但是，计算机天生就不能随机。相反，程序员依靠伪随机数生成器(PRNG)，从称为种子/seed的给定起始值以编程方式生成新的随机数。 这些算法有其自身的局限性。由于随机数是通过
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2024-06-17 08:35:32
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numpy随机抽样np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)numpy从一个范围中选择不重复的数字replace = False就好
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2023-06-04 21:49:48
164阅读
8-基于拉丁超立方法的风光场景生成与削减摘要：与蒙特卡洛法不同，拉丁超立方采样改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度，属于分层抽样技术，设定风光出力遵从正态分布normrnd，从而实现场景的大规模生成，并通过概率距离快速削减法完成了场景的削减，出图效果可以见下图哦！clc clear all %% %场景法 %%% wf1 wf2 为平均值 wf1=[339,287,449,471
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2023-11-14 11:21:13
87阅读
文章目录1.生成数组,设置指定的数据类型，输出0-10的数据，步长为2,调整数据类型2.一二三维数组,更改数组形状,在不知道t5元素个数的情况下，将其变成1维数组,数组的计算函数3.读取csv文件,进行转置方法4.读取csv文件取不连续的行，列5.下面的方式对numpy设置值6.数组的拼接7.数组的行列交换8.两个表格合并拼接案例9.输出特殊数组10.numpy生成随机数11.生成均匀分布，生成
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2023-09-22 16:17:22
217阅读
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
156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
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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：
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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(
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2023-08-09 17:42:29
226阅读
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计量知道总体分布、样本分布和抽样分布知道常用的抽样方法 没文化，真可怕！我该怎么办？ 有时候数据很容易收集，例如参加健身俱乐部的人的年龄，后这一家游戏公司的销售数据。但有时候不太容易，该怎么办呢？ 是时候拿出终极武器了— 抽样1.抽样相关概念总体：是指研究对象的整个群体。 公司生产的一批糖果 样本：是从
###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
564阅读
写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
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2024-01-03 07:12:27
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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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