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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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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# Python中的分层抽样
在数据分析和机器学习中，抽样是非常重要的一个环节。分层抽样（Stratified Sampling）是一种常用的抽样方法，它能够在保证样本代表性的同时提高抽样效率。本文将探讨分层抽样的基本概念、实施方式以及在Python中的应用，以便帮助读者更好地理解并应用这一技术。
## 什么是分层抽样？
分层抽样是将整个总体分成若干个互不重叠的子集（层），然后从每一个层中随
# Python中如何随机抽样
在Python中，我们可以使用`random`模块来进行随机抽样。随机抽样是从给定的数据集中随机选择一部分样本，以代表整个数据集。
## 问题描述
假设我们有一个学生信息表，包含学生的姓名、性别、年龄和成绩。现在我们需要从中随机抽取一部分学生信息，以用于数据分析和统计。
## 解决方案
### 1. 准备数据
首先，我们需要准备一份学生信息表。为了简化问
原创
2023-09-02 04:07:00
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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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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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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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一、RANSAC理论介绍普通最小二乘是保守派：在现有数据下，如何实现最优。是从一个整体误差最小的角度去考虑，尽量谁也不得罪。RANSAC是改革派：首先假设数据具有某种特性（目的），为了达到目的，适当割舍一些现有的数据。给出最小二乘拟合（红线）、RANSAC（绿线）对于一阶直线、二阶曲线的拟合对比：可以看到RANSAC可以很好的拟合。RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯
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2024-08-11 18:22:13
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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
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何为数据抽样：抽样是数据处理的一种基本方法，常常伴随着计算资源不足、获取全部数据困难、时效性要求等情况使用。抽样方法：一般有四种方法：随机抽样 直接从整体数据中等概率抽取n个样本。这种方法优势是，简单、好操作、适用于分布均匀的场景；缺点是总体大时无法一一编号系统抽样 又称机械、等距抽样，将总体中个体按顺序进行编号，然后计算出间隔，再按照抽样间隔抽取个体。优势,易于理解、简便易行。缺点是，如有明显分
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2024-02-28 15:29:00
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problem题意概要：一个 \(n\times m\times l\) 的立方体，立方体中每个格子上都有一个数，如果某个格子上的数比三维坐标中至少有一维相同的其他格子上的数都要大的话，我们就称它是极大的。将 \(n\times m\times l\) 的排列随机填入这些格子，求恰有 \(k\) 个极大的数的概率。\(T\)\(T\le 10,\ 1\le n,m,l\le 5\times 10^
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2024-06-13 15:36:40
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训练模型第一步要有样本，抽取样本的操作有以下几种方法：bootstrap, boosting, bagging 几种方法的联系Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下： （1）
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2023-12-07 14:26:00
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目录概念常用统计量三大抽样分布正态总体中的抽样分布概念统计学利用概率论来研究具有随机性的现象。与概率论相反，通常研究对象的分布未知，需要通过样本数据的分析来确定服从什么分布。总体顾名思义就是研究或考察对象的全体总体中的每一个成员称为个体总体中包含的个体数量叫做总体的容量为了研究总体的特性从总体中抽出部分个体进行观察和试验，从总体中抽出的部分个体称为样本统计量是包含了样本信息的函数抽样分布研究统计量
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2023-05-22 21:40:13
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