Python均匀随机抽样

在Python中，可以使用numpy.random.uniform函数进行均匀随机抽样。该函数可以生成一个在指定范围内均匀分布的随机数。例如，使用numpy.random.uniform(low, high, size)可以生成一个在low和high之间均匀分布的随机数，size参数可以指定生成随机数的数量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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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相关问题

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。

python按比例抽样

Python可以使用random模块中的函数实现按比例抽样的功能。按比例抽样是指根据设定的比例从给定的数据集中随机抽取一定数量的样本。

具体实现步骤如下：
1. 首先，需要导入random模块：import random
2. 为了方便解释，假设我们有一个数据集data，其中包含100个样本。
3. 设定抽样比例，比如我们希望按照7:3的比例进行抽样，即70%的样本来自data，那么就可以设定抽样比例为0.7。
4. 根据设定的抽样比例计算要抽取的样本数量：sample_size = int(len(data) * sample_ratio)
这里的len(data)是获取数据集的长度，sample_ratio是之前设定的抽样比例。
5. 使用random模块中的sample函数进行抽样：sampled_data = random.sample(data, sample_size)
这里的random.sample()函数可以从给定的数据集中随机抽取指定数量的样本。
6. 最后，sampled_data即为按比例抽取的样本集合。

需要注意的是，按比例抽样是非确定性的，每次运行程序得到的抽样结果可能会不同。但由于使用了随机函数，抽样结果会保持一定的随机性和均匀性。

总结起来，Python中可以使用random模块的sample函数实现按比例抽样的功能，只需要设定抽样比例和样本数量即可。