python均匀抽样

在Python中，可以使用random模块来进行均匀抽样。具体步骤如下：

1. 导入random模块：`import random`

2. 创建一个包含所有待抽样元素的列表。

3. 使用random模块的`sample()`函数来进行抽样，该函数接受两个参数：待抽样的列表和抽样的数量。

4. 抽样结果将作为一个新的列表返回。

下面是一个示例代码，演示如何进行均匀抽样：

import random

# 待抽样的列表
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 抽样数量
sample_size = 3

# 进行均匀抽样
sample = random.sample(data, sample_size)

print(sample)

运行以上代码，将会输出一个包含三个随机抽样元素的列表。请注意，抽样结果中的元素是不重复的。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python：NumPy-随机抽样](https://blog.csdn.net/qq_45089354/article/details/110149791)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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均匀采样是指从给定的数据集中按照等概率随机选择样本点的过程。它确保每个数据点被选中的机会相等，这对于保证模型训练过程中的无偏性和代表性非常重要。

在Python中可以利用`numpy`库轻松完成这一操作：

import numpy as np

# 定义原始数组
data = np.array([i for i in range(10)])

# 设定要抽取的数量
num_samples = 5  

# 使用np.random.choice()函数进行有放回地均匀抽样
samples_with_replacement = np.random.choice(data, size=num_samples, replace=True)

print("有放回的均匀采样结果:", samples_with_replacement)

# 进行无放回地均匀抽样（注意此时size不能超过原集合大小）
unique_sample_size = min(num_samples, len(data))
samples_without_replacement = np.random.choice(data, size=unique_sample_size, replace=False)
print("无放回的均匀采样结果:", samples_without_replacement)

此外，在某些场景下还可以结合pandas对DataFrame类型的结构化表格做更复杂规则下的均匀采样，例如按比例分层取样等等。