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...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。
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。
本来转载于SAS随机抽样 在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。...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。...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。
install.packages("BiocManager") BiocManager::install("DropletUtils") library("DropletUtils") 使用seqtk对原始fastq文件进行随机抽样
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。...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..., so this looks to me like it would not be as uniform as the first two spark 代码样例 特别注意的是，sample 函数用来随机抽样
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%
前情说明 我们在处理大样本的时候，往往会遇到随机抽样的需求，在SAS中抽样的方法有一个专门的Proc过程步（Proc surveyselect），这个过程步可以简单快速的实现一些随机抽样，有时候我们的随机抽样并不是那么呆版的抽样...我聪明的粉丝朋友们，想必都已经知道了是什么方法去实现灵活复杂的随机抽样了！...很久以前小编见识不够，认为SAS不能压缩ZIP，还特意去用Python实现一下，同样也是在很久以前，小编知道了SAS ODS也是可以把文件加压成ZIP文件的。所以就在这个隐蔽的角落承认一下错误 。
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 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。
在python中，数值有以下3种类型 int， 整数 float，浮点数 complex，复数 其中整数和浮点数都属于实数的范围，而复数使用到的情况较少，这里不做讨论。...通过上述代码可以发现，python中有两个特殊数值，一个是无穷inf，一个是nan。...通过设置随机数发生器，可以使得每次随机抽样的结果都相同, 用法如下 import random # 导入模块 random.seed(1) # 设定随机数发生器 random.randrange(10...) #随机抽样，结果为2 # 用相同的随机数发生器，再次抽样，结果完全相同 random.seed(1) random.randrange(10) 常用的随机数操作如下 # 随机抽取一个0到10之间的整数...random.randint(0, 10) 7 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] # 从序列中随机抽取一个元素 >>> random.choice(a) 4 # 从序列中随机抽取k个元素，无重复的随机抽样
阅读本文需要3.5分钟 关于在Python中处理随机性的概述，只使用标准库和CPython本身中内置的功能。...属性创建Python对象的副本。copy模块。 采摘n元素列表中的随机样本 随机抽样n序列中的唯一元素，使用random.sample。...它执行随机抽样而不进行替换： >>> import random >>> items = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] >>> random.sample...的系统上都可用 Python 3.6+-secrets模块： 如果您正在使用Python 3，并且你的目标是生成加密安全的随机数，那么一定要检查secrets模块。...这个模块可以在Python3.6(及以上)标准库中获得。这使得安全令牌的生成变得很方便。
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....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。...另外，读者多次随机抽样程序也可能得到不一样的结果。...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
Python NumPy 中级教程：随机数生成 在数据科学、机器学习和统计学等领域中，随机数生成是一个关键的操作。NumPy 提供了丰富的随机数生成功能，包括生成服从不同分布的随机数、设置随机种子等。...随机抽样 # 随机抽样 population = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sample = np.random.choice(population, size=3, replace
随机抽样是蒙特卡罗法的一种应用，有直接抽样法、接受拒绝抽样法等。接受拒绝法的基本想法是，找一个容易抽样的建议分布，其密度函数的数倍大于等于想要抽样的概率分布的密度函数。...按照建议分布随机抽样得到样本，再按要抽样的概率分布与建议分布的倍数的比例随机决定接受或拒绝该样本，循环执行以上过程。...image.png image.png 蒙特卡洛法（Monte Carlo method) ， 也称为统计模拟方法 (statistical simulation method) ， 是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计...我们的状态概率分布就不变了，一直保持在 [0.23076934,0.30769244,0.4615386] 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37121528 M-H采样python...二维Gibbs采样实例python实现 image.png from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from scipy.stats import multivariate_normal
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。...各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样 python代码实现 import random import numpy as np import pandas as pd...pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/ffzs/dataset/master/glass.csv') df.index.size # 214 ##########随机抽样...以上这篇python数据预处理 :数据抽样解析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。
在许多编程任务中，我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中，有多种方法可以生成随机数，但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的，且在给定的范围内。...本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数，以满足我们的需求。使用 random 模块Python 中的 random 模块提供了生成随机数的函数和方法。...使用 random.sample 函数除了自己编写函数来生成唯一随机数，Python 的 random 模块还提供了 sample 函数来直接生成给定范围内的 N个唯一随机数。...结论本文介绍了在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数的方法。我们使用了 random 模块提供的函数和方法来实现这一目标。...生成唯一随机数在许多编程任务中非常有用，如模拟实验、生成测试数据、随机抽样等。通过掌握这些方法，你可以更好地处理随机数生成的需求，并确保生成的随机数在给定范围内是唯一的。
如果用Python来抽取的话，一般会用到标准库中的random模块，该模块实现了各种分布的伪随机数生成器，以及和随机数相关的各种实用函数。...IndexError random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 返回从 population 进行 k 次随机抽样结果的列表...，即有重复（有放回）随机抽样。...人生苦短，快学Python
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。
问题 解答 python模拟 问题 某人有 2 把伞，并在办公室和家之间往返．如果某天他在家中(办公室时)下雨而且家中(办公室)有伞他就带一把伞去上班(回家)，不下雨时他从不带伞．如果每天与以往独立地早上...，转移概率为 (下雨从手边带一把伞走), (只是去了另一边，不带伞)，因此转移矩阵为： 设平稳状态概率分别为 根据转移矩阵容易求得 淋雨的概率 则为 约等于 0.0913 python...import random # 试验往返次数 n = 1000000 # 设置随机抽样下雨 p=0.7 的环境样本 rain = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0] #
概率抽样也称为随机抽样，指在总体中排除人的主观因素，给予每一个体一定的抽取机会的抽样。...其特点为，抽取样本具有一定的代表性，可以从调查结果推断总体；概率抽样方法主要分为以下几个类别： 1.简单随机抽样 (Simple sampling) 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 (1)场景一： 数据源：例如我现在有一个包含qq的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万去做测试...数据源示例： 由于qq号本身的所有数据都是有差异的，不存在周期性的特性，并且是数值型的数据，所以可以采取取模的方式来进行随机抽样，用sql实现的简单示例如下： select * from table_a...where mod(qqno,3)=1 limit 10000 (2)场景二： 数据源：例如我现在有一个包含vopenid的号码包数据集，数据量100万，需要随机抽样1万做测试 数据源示例： 核心思想
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