python均匀抽样
时间: 2023-10-28 17:00:08 浏览: 90
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:
```python
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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Python均匀随机抽样
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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%"]
[ .reference_list ]
python 均匀采样
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:
```python
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。
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