昨天写了一段用来做分层随机抽样的代码，很粗糙，不过用公司的2万名导购名单试了一下，结果感人，我觉得此刻的我已经要上天了，哈哈哈哈哈哈 代码如下： #分层随机抽样 stratified sampling...import xlrd, xlwt, time, random xl = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Administrator\Desktop\分层抽样.xlsx...大神们如果看到这段代码，还请不吝赐教，看看代码可以怎样优化，或者有更好的设计思路 补充拓展：pandas实现对dataframe抽样的实现 随机抽样 import pandas as pd #对dataframe...是在X中的某一个属性列 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.2, stratify=y) 以上这篇python...实现的分层随机抽样案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
随机抽样 分层抽样 权重抽样 SMOT 过采样 欠采样 spark 数据采样 是均匀分布的嘛？...spark 代码样例 scala 版本 sampleBy python版本 spark 数据类型转换 参考文献 简介 简单抽样方法都有哪些？...缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。...选择分层键列，假设分层键列为性别，其中男性与女性的比例为6:4，那么采样结果的样本比例也为6:4。...随机抽样 分层抽样 样例： https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html pyspark 样例： https://www.it1352.com/1933988
一、随机抽样 在做统计分析的过程中，经常需要进行随机抽样，R 提供了多种生成随机数的函数，并且可以进行多种形式的抽样。
03 — Python实现 接下来尝试用Python实现一下蓄水池算法，由于蓄水池算法是在事先不知道总量的情况下抽样的，所以定义一个方法来接收单个元素，并且把这个方法放在类中，以持有采样后的数据。..._sample 04 — 测试代码 接下来实现一个测试用例验证实现的算法是否正确，既然是随机抽样，无法通过单词测试来验证是否正确，所以通过多次执行的方式来验证，比如从1-10里随机取样3个数，然后执行...可以看出蓄水池算法对于随机抽样还是非常适合的，每个元素的抽样概率都相同。...05 — 代码 上述的算法和测试代码已经放在Github，地址是https://github.com/python-fan/reservoir-sample，可以直接下载使用。
抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体，具有主观意向性，这里不做讨论。 随机抽样是按照随机原则，保证个体都有一定概率被抽取到的抽样方法。...常见的随机抽样方式有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、二重抽样以及比率抽样。 以下将依次介绍各种随机抽样方法的原理、应用场景及其SAS实现。...（1）简单随机抽样 简单随机抽样，指从总体中等概率地抽取出n个个体组成样本。在SAS中，可以使用surveyselect过程步来实现随机抽样。...分层抽样是将总体按某种特征分为若干次级总体（层），再在每一层中进行随机抽样，把结果组成一个样本的方法。...第一个样本采用简单随机抽样的办法抽取，此后每隔一个抽样距离的大小抽取一个样本。抽样距离等于总体容量除以样本容量。
Python中如何实现分层抽样 在我们日常的数据分析工作中，常用到随机抽样这一数据获取的方法。...如果我们想在一个大的数据总体中，按照数据的不同分类进行分层抽样，在Python中如何用代码来实现这一操作呢。 下面我们要进行分层抽样的应用背景： 随机抽取2017年重庆市不同区域高中学生的高考成绩。...分层抽样按照区域分类。...设沙坪坝区为1，渝北区为2，南岸区为3（作为方法展示，只列出三个区，实际分析中按照抽样方法添加参数即可 代码实现： #分层抽样 gbr = data.groupby("area") gbr.groups
前言 抽样调查在统计学与 Python数据分析/数据挖掘/数据科学 中非常常用，在实际业务中更是高频刚需，而 Python 并没有专有的抽样方法库，所以笔者将自己以前的笔记汇总到自写库中，用到时直接调用函数即可...即假如我们的整体数据有 10 万，进行假设检验的时候只需要根据数据分布情况分层抽样一小部分就行了，所以分层抽样用得也是最多的，但很可惜 Python 并没有这样的库，只能自己写，一个品性优良的抽样方法库将使分析效率大大提高...需求 简单的随机抽样 分层抽样：根据某个名义变量进行分层抽样，如根据性别来抽取男女各100人 系统抽样：等距离抽样 本文将专注于实现前两个非常常用的抽样方法 效果实现 这里以一份电商数据为例进行演示 数据预览...(只显示前五行) 随机抽样的两种方法 分层抽样 按照个数抽：每层抽 n 个 按比例抽，每层抽 n%
RFM模型 《RFM模型》 在数据分析中经常会进行用户分层，本文我们来了解一下常见的用户分层模型RFM。...RFM分层方式 一般情况下，在具体分层的时候，我们可以从RFM三个不同的维度进行高或低的评分，最终得到8种不同的结果（2*2*2=8），不同组合对应的分层类型如下表所示： R（时间间隔） F（消费频率）...低 低 低 一般挽留用户 根据结果我们不难看到RFM分层的内容主要是由不同维度评分的高低决定的，接下来我们再来拆解一下评分的高低是如何划分的。...RFM策略 了解完了RFM的概念与分层方式，我们再来了解一下RFM分层后的实际应用，根据分层结果，通常我们会对重要的用户进行运营，策略如下： 重要价值用户：保持长期联系与重点关注 重要保持用户：发放小额优惠券...，吸引用户回流 重要发展客户：促导用户办理会员卡，积分卡 重要挽留客户：发放大额优惠券，吸引用户回流 RFM分层Python实现 创建虚拟数据 import pandas as pd import numpy
为什么分层 引用《领域驱动设计模式、原理与实践》 为了避免将代码库变成大泥球（BBoM）并因此减弱领域模型的完整性且最终减弱可用性，系统架构要支持技术复杂性与领域复杂性的分离。...引起技术实现发生变化的原因与引起领域逻辑发生变化的原因显然不同，这就导致基础设施和领域逻辑问题会以不同速率发生变化 每一层都有各自的职责，显然这也是符合SRP的 如何分层 DDD的标准形态 ?...这样有些另类，所以暂时先把repository全部放在了service层 迷思： 1、基于mybatis的实现，mapper本身是接口，repository实现类放在domain层，不要接口，这样满足DDD分层规则...response对象 assist-controller controller层，放置controller 包结构： controller 所有的controller xxljob xxljob补偿任务 按DDD分层规范
最近连续做了两个新项目，借着新项目的机会，重新审视一下之前一些实践方法，进而寻求一下背后的理论支撑 新项目开始，首先一个就是会新建一个project，那么这个project怎么分层，怎么创建module...经典分层 以传统方式，经典的MVC分层，就controller,service,model ? 找来一张servlet时代的经典处理流程，虽然技术手段日益更新，但处理流程是一样的 ?...抽象一下，经典的分层就是： ? 现在大多数系统都是这种分层结构。...DDD带了很多的认知的改变，最大的好处是将业务语义显现化，不再是分离数据与行为，而是通过领域对象将领域概念清晰的显性化表达出来 当然这世间并没有银弹，但至少能给我们带来一种改进经典分层的理论支撑 DDD
什么是分层测试？ 分层测试是通过对质量问题分类、分层来保证整体系统质量的测试体系。...分层测试实现代码、服务、界面分层测试的整体架构目标，逐层建设完善自动化测试能力，逐步做到在保证质量的前提下提升需求交付效率。...可以这么说，当你遇到对一个系统进行整体保障，不知道怎么入手的时候，进行分层测试是一个良好的解决思路。 分层测试的优点 层次分明：各层测试目标清晰，能形成效果叠加，增强质量防护能力。
分层架构是将系统拆分成具有独立职责的多个层次，以协同提供完整的功能。常见的分层方式包括MVC架构和三层架构（表现层、逻辑层、数据访问层）的设计。...三层架构介绍一种常见的分层方式是将整体架构分为表现层、逻辑层和数据访问层：表现层：顾名思义嘛，就是展示数据结果和接受用户指令的，是最靠近用户的一层；逻辑层：里面有复杂业务的具体实现；数据访问层：则是主要处理和存储之间的交互...分层有什么好处: 分层设计简化了系统设计，使得团队成员可以专注于特定层次的开发，提高了代码的复用性和系统的横向扩展能力，尤其适用于复杂业务和高并发系统设计。...分层架构的不足: 分层架构会增加系统的复杂度和性能损耗，因为增加了中间层次可能导致额外的网络交互开销；也增加了代码复杂度（针对业务场景使用分层，例如后台业务可以不分）三层架构和 MVC 结构的区别MVC...故，它们的关系如下图所示：参考链接MVC 和三层架构详细介绍了 MVC 和 三层架构的不同架构分层：我们为什么一定要这么做？详细介绍了 三层架构 在业务上的具体使用和优缺点
labels[i,j]=1 else: labels[i,j]=2 psdimg=color.label2rgb(labels)#灰度分层...cv2.imshow("result",psdimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：灰度分层是按照灰度值范围划分为不同的层级，...灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像，且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。
# 背景 纯属个人总结，总结下目前接触到测试方法/体系 # 个人总结 从开发架构上来分层 目前接触到项目，基本上都是如下图的架构模式（MVC），每一层都衍生出对应的测试 ? 对应的测试： ?...因此测试的本质的业务的质量，而不是为了测试而测试 自动化是为了提高效率，是为了保证的解决业务的稳定性，性能是为了保证业务的体感 从流程上来分层 ?
现在为了腾讯视频增值团队的分层测试，了解了一些内部和外部的自动化框架，他山之石可以攻玉，这里列出来和大家一起学习。 自动化的认识 ---- 为什么要建设自动化？ 主要当前QA工作中存在众多的痛点。...分层自动化的理念 在理解分层自动化之前，我们先看自动化测试金字塔。...(使用者无需编程能力) 无 基于图像识别原理 Airtest框架(Sikuli)&Poco框架(Uiautomator for python) GAutomator iOS&Android Python...开发者可以使用WebDriver兼容的任何语言编写测试脚本，如Java， OC， JS， PHP，Python， Ruby， C#，Clojure 和Perl语言。...与Airtest有个共同的祖宗：xiaocong大大的 uiautomator for python，让用python调用uiautomator成为可能。
在前面的 postman接口用例转化为python自动化测试用例 postman接口用例转化为python自动化测试用例(二) postman接口用例转化为python...自动化测试用例(三) python自动化测试用例之----引入ddt数据驱动 python接口自动化测试完毕--钉钉发送测试结果 几篇文章中，对接口测试进入了大致的讲解，但是前面的没有对代码进行抽离设计...[4] reslut.append(dictone) return reslut 只是对文件增加了目录调整，这里的case，common，config 都是python...到这里我们的代码分层抽离就调整完毕。整个抽离过程是简单的。只是让通用的地方，做通用的事。 善于优化，善于总结。...简单明了，分层设计。 始于简洁，终于优雅。 关注雷子说测试
简单随机抽样 该抽样方法是按等概率原则直接从总样本中抽取n个样本，这种随机抽样方法简单、易于操作，但是它并不能保证样本能完美代表总体。...在简单随机抽样中，得到的结果是不重复的样本集，还可以使用有放回的简单随机抽样，这样得到的样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀的场景。 2....分层抽样 分层抽样是先将所有个体样本按照某种特征划分为几个类别，然后从每个类别中使用随机抽样或等距抽样的方法选择个体组成样本。...当每个分层标签处理完成后会得到该分层标签下的所有数据，此时使用Python内置的random库的sample方法进行抽样。...本文摘编自《Python数据分析与数据化运营》（第2版），经出版方授权发布。 转载请联系微信：DoctorData
好在R和Python中有现成的数据集分割函数，避免手动写函数导致划分比例不合理、训练集与测试集的样本的结构与总体不均衡的问题。...10 10 10 可以看到无论是caTools包中的sample.split函数还是caret包中的createDataPartition函数，都针对分类标签做了混合后的分层随机抽样...，这样可以保证训练集与测试集内的各类标签分布比例与样本总体的分布比例严格一致，否则如果仅仅使用sample函数，无法达到分层随机抽样的目的。...Python的sk-learn库中也有现成的数据集分割工具可用。...stratify参数则可以保证训练集&测试集中样本标签结构比例与指定的总体中样本标签结构比例一致，特别是在原始数据中样本标签分布不均衡时非常有用，达到分层随机抽样的目的。
A1 作用: 复杂问题简单化 隔离原始数据（后期统计和真实数据解耦） 数据复用性提高 数据结构更清晰 统一数据口径 A2 优缺点 优点 效率高 缺点 预计算 ...
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