如何从每个区间(0.0,0.2)，(0.2,0.4)，(0.4,0.8)，(0.8,1.0)中获得包含相等数量的值的数组子集？

要从每个区间 (0.0, 0.2)，(0.2, 0.4)，(0.4, 0.8)，(0.8, 1.0) 中获得包含相等数量的值的数组子集，可以按照以下步骤进行：

基础概念

区间划分：将整个范围 [0.0, 1.0] 划分为多个子区间。
等量采样：确保从每个子区间中抽取相同数量的样本。

类型与应用场景

类型：这是一种基于区间的等量采样方法。
应用场景：
- 数据分析和可视化，确保每个区间的数据都能被充分展示。
- 机器学习和统计建模，特别是在处理分类问题时，确保每个类别的数据量大致相等。

实现方法

假设我们有一个包含大量浮点数的数组 data，并且希望从每个区间中抽取 n 个样本。

步骤

初始化结果数组：创建一个空数组 result 来存储最终的子集。
遍历每个区间：对每个区间进行遍历，并从该区间内随机抽取 n 个样本。
合并结果：将每个区间抽取的样本合并到 result 数组中。

示例代码（Python）

import random

def equal_distribution_sampling(data, n):
    intervals = [(0.0, 0.2), (0.2, 0.4), (0.4, 0.8), (0.8, 1.0)]
    result = []
    
    for start, end in intervals:
        # Filter data within the current interval
        interval_data = [x for x in data if start < x < end]
        
        # Randomly sample n elements from the interval data
        sampled_data = random.sample(interval_data, min(n, len(interval_data)))
        
        # Append to the result
        result.extend(sampled_data)
    
    return result

# Example usage
data = [random.uniform(0, 1) for _ in range(1000)]  # Generate a list of 1000 random floats between 0 and 1
n = 100  # Number of samples per interval
sampled_subset = equal_distribution_sampling(data, n)
print(sampled_subset)