最近发现两个比较有意思的随机抽样算法，分享一下1. 随机抽样且保持有序需求:一家公司购买了他们的第一批电脑，该公司的业务主要是民意调查，现在要开发一个程序：程序的输入是选区名列表以及整数 m，输出是随机选择的 m 个选区名列表。通常选区名有几百个，m 通常在 20 ~ 40。程序描述:程序的输入包含两个整数 m 和 n，其中 m简单点来说，就是有 n 个数， 随机取 m 个，并保持有序。解法:我们
随机抽样包含5种：简单随机抽样、系统抽样、分类随机抽样、整群随机抽样和多段随机抽样，下面一一讲解相关定义、例子和适应范围。1. 简单随机抽样1.1 定义：1.2 例子：直抽样法；抽签法或抓阄法,抽样单位全部编上号码,将号码写在底片上搓成团；随机数表法（可保证随机性）；1.3 适应范围2. 系统抽样(等距随机抽样)2.1 定义： 依据一定的抽样距离，从总体中抽取样本。对总体进行编号;确定分段距离，并
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2024-04-07 15:11:33
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# 实现Python分层随机抽样函数的完整指南
在数据分析和机器学习中，抽样是一个常见的任务。分层随机抽样是一种有效的方法，可以保证每个子群体在样本中被适当地表示。本文将教你如何在Python中实现一个分层随机抽样函数，并通过详细步骤和代码注释来加深理解。
## 流程概览
下面是我们实现“Python分层随机抽样函数”的步骤：
| 步骤 | 描述
Numpy随机抽样随机抽样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) Seed the generator. 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
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2024-05-14 13:13:24
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Numpy-随机抽样目录一、 随机抽样二、 离散型随机变量2.1 二项分布2.2 泊松分布2.3 超几何分布三、 连续型随机变量3.1 均匀分布3.2 正态分布3.3 指数分布四、 其它随机函数4.1 随机从序列中获取元素4.2 对数据集进行洗牌操作练习题 1. 创建一个形为5×3的二维数组，以包含5到10之间的随机数。一
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2023-09-30 21:51:18
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(文章目录)
什么是简单随机抽样？
简单随机抽样是指从总体中以相同的概率随机选择一定数量的样本单元组成样本的一种方法。它要求每个样本单元被抽中的机会是均等的。每一个样本单元被选中的概率都是1/N，其中N是总体单位的数量。
简单随机抽样的步骤
确定样本大小：根据研究目的和所需的精确度，确定需要抽取的样本数量。
定义总体单位：明确总体范围和单位，确保每个单位都有机会被选中。
选择抽样框架：抽样框架是
原创
2024-03-26 21:46:10
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思路如下：select vt.user_nick, vt.vidx from ( select user_nick, cast(rand() * 100000 as int) as vidx &nbs
原创
2013-01-10 13:35:31
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# MongoDB 随机抽样：一种高效的数据处理方法
在数据分析和机器学习中，随机抽样是一种常见的技术，用于从大数据集中提取有代表性的样本。在MongoDB中，随机抽样不仅可以提高查询效率，还能在数据量较大时避免内存消耗过大。本文将介绍如何在MongoDB中进行随机抽样，并提供示例代码和图示，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 随机抽样的基本概念
随机抽样是指从一个整体中随机选择部分样本进
原创
2024-08-24 06:39:30
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# 随机抽样与Python编程
随机抽样是统计学和数据科学中一种重要的技术，广泛应用于调查研究、实验设计和机器学习等多个领域。简单来说，随机抽样是从一个总体中随机选择样本，目的是为了保证样本具有代表性，以便进行推断和预测。
## 随机抽样的基本概念
在进行随机抽样时，我们需要定义几个基本概念：
1. **总体**：研究的对象范围，比如某个城市的所有居民。
2. **样本**：从总体中随机选
# Hive 随机抽样
在大数据处理领域中，随机抽样是一项重要的技术，能够通过从大规模数据集中选择一小部分数据进行分析，从而减少计算资源的开销。Hive作为一个数据仓库，也提供了一些方法来实现随机抽样。
## 什么是Hive?
[Hive]( 是建立在Hadoop上的一个数据仓库基础设施，它提供了一种类SQL的查询语言，称为HiveQL，用于分析和处理大规模数据集。Hive将HiveQL查询
原创
2023-08-02 06:33:40
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二项分布numpy.random.binomial(n, p, size=None)
#Draw samples from a binomial distribution.
#表示对一个二项分布进行采样，size表示采样的次数，n表示做了n重伯努利试验，p表示成功的概率，函数的返回值表示n中成功的次数。【例】野外正在进行9（n=9）口石油勘探井的发掘工作，每一口井能够开发出油的概率是0.1（p=
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2024-06-04 08:03:28
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目录随机抽样随机抽样import pandas as pdimport numpy as np# 随机生成100
原创
2022-12-28 15:34:17
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# JavaScript 随机抽样：原理与实现
在现代编程中，随机性是一种常用的工具，特别是在数据分析、游戏开发和图形模拟等领域。JavaScript，作为一种广泛使用的编程语言，提供简单的方法来实现随机抽样。本文将探讨随机抽样的原理，演示如何使用 JavaScript 实现不同类型的随机抽样，并通过示例代码进行详细说明。
## 什么是随机抽样？
随机抽样是一种从总体中随机选取样本的过程。其
文章目录说明1、什么是重点抽样法1.1 随机抽样法1.2 重点抽样法2、重点抽样法求积分编程（Matlab） 说明在学习过程中参考了以下文章或书籍：《统计计算》1、什么是重点抽样法要理解重点抽样法得首先了解随机抽样法，因为重点抽样法就是在随机抽样法的基础上优化得到的。1.1 随机抽样法随机抽样法也叫蒙特卡罗方法，简单理解就是采用模拟的方法来逼近真实问题的理论答案。对于求积分的问题而言，随机抽样法
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2024-09-07 18:17:59
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# SparkSQL中的随机抽样函数`rand`
在大数据的分析过程中，常常需要从庞大的数据集中随机抽样，以便进行初步分析或测试。Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了丰富的SQL功能，其中随机抽样函数`rand`便是一个非常实用的工具。
## 什么是`rand`函数？
SparkSQL中的`rand`函数用于生成随机浮点数，数值范围在[0.0, 1.0)之间。通过这个
什么是简单随机抽样？ 简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。 简单随机抽样是其它抽样方法的基础,因为它在理论上最容易处理,而且当总体单位数N不太大时,实施起来并不困难。但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。首先它要求有一个包含全部N个单位的抽样框；其次用这种抽样
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2024-02-02 18:14:30
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这里写目录标题随机的二位为数组的创建？（知识点：随机抽样）关于Numpy随机抽样的定义各种分布的了解和认知二项分布泊松分布超几何分布均匀分布正态分布指数分布 随机的二位为数组的创建？（知识点：随机抽样）假设我们要创建一个5X2的二维数组，包含5到9之间的随机数 ，即随机抽样！ 如何创建这样的的二维数组呢，我们以下列程序进行展现：列1 得到一组数据，我们反复运行时，又会得到另一组随机抽样的数据，大
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2024-05-04 21:11:46
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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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三种“随机”算法介绍本文主要介绍蒙特卡洛（Monte Carlo）算法、拉斯维加斯（Las Vegas）算法和舍伍德（Sherwood）算法。蒙特卡洛算法与拉斯维加斯算法蒙特卡罗算法并不是一种算法的名称，而是是一类随机方法的统称。这类方法的特点是，可以在随机采样上计算得到近似结果，随着采样的增多，得到的结果是正确结果的概率逐渐加大，但在（放弃随机采样，而采用类似全采样这样的确定性方法）获得真正的结
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2024-01-10 19:50:53
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本篇文章会以简单代码来描述我们在写Python代码时经常会写的一些语法，而没有思考过它们会带来的麻烦(bug)，它们不算是语法错误，只是因为对Python机制的理解不够而导致的问题，文章会提供一些更妥善的写法，但不一定是最好的解决方案，这要具体情况具体分析，有时候不好的写法也是一种需求。引用式变量>>> a = [1, 2, 3]>>> b = a>>
