判断抽样python代码

在Python中，判断抽样通常是指从数据集中选取一部分样本用于分析或模型训练，而不是简单地随机选择。如果你想要实现有特定条件的非均匀抽样，如基于某个特征值的概率抽样，可以使用Pandas库结合NumPy。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你有一个DataFrame df，需要按照列'target_column'的概率进行抽样
df = pd.DataFrame(...)

# 定义目标列及其概率分布
target_values = df['target_column'].unique()
sampling_probs = np.array([0.2, 0.5, 0.3])  # 假设这是目标列的不同值对应的抽样概率

# 使用numpy按概率抽样
sample_indices = np.random.choice(range(len(df)), size=len(df), replace=True, p=sampling_probs)
sample_df = df.iloc[sample_indices]

在这个代码片段中，`np.random.choice`函数根据指定的概率数组`sampling_probs`生成抽样索引。如果想根据其他条件进行抽样，你可以修改条件并相应地调整筛选部分。

相关问题

序贯抽样python代码

序贯抽样是一种统计学中的抽样技术，主要用于质量控制和生产过程中。在序贯抽样中，样本不是一次性抽取的，而是按照某种顺序逐步抽取。每抽取一个样本，就会根据预先设定的规则决定是否继续抽样或停止抽样。

下面是一个简单的Python代码示例，用于实现序贯抽样：

import random

def sequential_sampling(population_size, sample_size):
    """
    进行序贯抽样。
    :param population_size: 总体大小
    :param sample_size: 每次抽取的样本数量
    :return: 抽样结果列表
    """
    population = list(range(1, population_size + 1))
    sample = []
    for _ in range(sample_size):
        if population:
            # 随机抽取一个样本并从总体中移除
            selected = random.choice(population)
            sample.append(selected)
            population.remove(selected)
        else:
            break
    return sample

# 示例：总体大小为100，每次抽取3个样本
result = sequential_sampling(100, 3)
print(result)

这个代码定义了一个`sequential_sampling`函数，它接受总体大小和每次抽取的样本数量作为参数，然后进行序贯抽样。每次从总体中随机抽取一个样本并立即从总体中移除该样本，这样可以模拟序贯抽样的过程。函数返回抽取的样本列表。

请注意，上述代码仅作为序贯抽样概念的简单实现，并不适用于所有的统计学序贯抽样场景，特别是在质量控制中的序贯抽样通常会有更复杂的判断规则。

蒙特卡洛抽样python

蒙特卡洛抽样是一种使用随机数解决计算问题的方法，它借鉴赌城蒙特卡罗的概率统计特征命名。蒙特卡洛抽样方法通过将所求解的问题与一定的概率模型相联系，利用随机数实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。在计算中，蒙特卡洛抽样方法常用于求解定积分、估计圆周率等问题。

在Python中，可以使用蒙特卡洛抽样方法来估计圆周率。例如，可以使用numpy库生成大量的随机点，并计算落在圆内的点的数量。根据切比雪夫不等式，当生成的随机点数量足够大时，我们能够得到尽可能接近圆周率的值。

下面是一个使用Python实现蒙特卡洛抽样计算圆周率的示例代码：

import numpy as np

def pi(n):
    count = 0
    for _ in range(n):
        x = np.random.uniform(-1, 1)
        y = np.random.uniform(-1, 1)
        if x**2 + y**2 <= 1:
            count += 1
    pi_approx = 4 * count / n
    return pi_approx

print(pi(10000))  # 通过生成1万个随机点来估计圆周率
print(pi(1000000))  # 通过生成100万个随机点来估计圆周率

在上述代码中，我们使用`numpy`库生成了指定数量的随机点，然后通过判断这些点是否落在以原点为中心、半径为1的圆内来计算圆周率的近似值。当随机点的数量越多时，得到的近似值会越接近圆周率的真实值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>