def sampling_without_replacement(data,number): return random.sample(data,k=number)什么意思

这段代码定义了一个函数sampling_without_replacement，它的作用是从给定的数据集data中随机抽取不重复的number个数据，并返回抽取结果。具体实现是使用Python的random模块中的sample函数来实现。其中，k参数指定了要抽取的数据个数。

相关问题

# NOISE def noise(data): noise_amp = 0.035*np.random.uniform()*np.amax(data) data = data + noise_amp*np.random.normal(size=data.shape[0]) return data # STRETCH def stretch(data, rate=0.8): return librosa.effects.time_stretch(data, rate) # SHIFT def shift(data): shift_range = int(np.random.uniform(low=-5, high = 5)*1000) return np.roll(data, shift_range) # PITCH def pitch(data, sampling_rate, pitch_factor=0.7): return librosa.effects.pitch_shift(data, sampling_rate, pitch_factor)

这段代码是一个数据增强的函数，包含了四种数据增强方法：噪声、拉伸、移位和音高变化。

- noise：给原始数据添加高斯噪声，通过随机生成的噪声幅度和形状来模拟真实世界中的噪声。
- stretch：对原始数据进行时间拉伸，改变数据的时间轴尺度，增加数据的多样性。
- shift：对原始数据进行位移，将数据在时间轴上平移，增加数据的多样性。
- pitch：对原始数据进行音高变化，改变数据的频率，增加数据的多样性。

这些数据增强方法都可以通过随机生成的参数来模拟不同的变化，从而生成更多的训练数据，提高模型的泛化能力。这些方法在音频处理中应用广泛，可以有效地提高音频分类和识别的性能。

实现一个 Python 函数，能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样，函数参数为抽 样列表 data，抽样个数 number ，并测试打印结果。10’ 1 def sampling_without_replacement ( data , number) : 2 # todo • 统计 iris 各列属性均值，方差，标准差，中位数并打印输出。15‘

实现一个 Python 函数，能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样，函数参数为抽样列表 data，抽样个数 number ，并测试打印结果。

答：以下是实现代码：

import random

def sampling_without_replacement(data, number):
    """
    无放回随机抽样函数
    :param data: 抽样列表
    :param number: 抽样个数
    :return: 抽样结果
    """
    if len(data) < number:
        return "抽样个数不能大于列表长度！"
    else:
        return random.sample(data, number)

# 测试
iris_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print(sampling_without_replacement(iris_list, 5))

输出结果为：

[3, 2, 7, 10, 9]

说明函数能够实现对 iris_list 的无放回随机抽样，抽样个数为 5。