从负样本里面随机挑选与正样本等量的负样本python代码

这是一个简单的Python函数，它从负样本集中随机选择一个与正样本集相等数量的负样本集：

import random

def get_negative_samples(positive_samples, negative_samples):
    n = len(positive_samples)
    return random.sample(negative_samples, n)

使用方法：

positive_samples = ["hello", "world", "foo", "bar"]
negative_samples = ["spam", "eggs", "monty", "python", "parrot"]

negative = get_negative_samples(positive_samples, negative_samples)

print(negative)

输出：

['monty', 'spam', 'python', 'parrot']

相关问题

欠采样，从负样本表格中挑选与正样本等量的负样本python代码

非常感谢您的提问。以下是一个简单的Python代码实现欠采样，从负样本表格中挑选与正样本等量的负样本的方法：

import pandas as pd
from sklearn.utils import resample

# 假设正样本数据存储在 positve_df 中，负样本数据存储在 negative_df 中

# 计算正样本和负样本的数量
n_positive_samples = len(positive_df)
n_negative_samples = len(negative_df)

# 从负样本中随机抽取和正样本数量相同的样本
negative_df_resampled = resample(negative_df, n_samples=n_positive_samples, random_state=42)

# 合并正样本和负样本，生成新的平衡数据集
balanced_df = pd.concat([positive_df, negative_df_resampled])

# 这里的 shuffle 是可选的，如果需要可以打开，对数据进行打乱（shuffle）操作。
# balanced_df = balanced_df.sample(frac=1, random_state=42)

其中，关键的库是 `pandas` 和 `scikit-learn` 中的 `resample` 方法。我们首先计算正样本和负样本的数目，然后使用 `resample` 方法从负样本中随机抽取和正样本数量相同的样本。最后，我们使用 `concat` 方法将正样本和抽取的负样本合并起来，生成新的平衡数据集。

希望我的回答对您有所帮助。如果您有其他的问题，请随时提出。

该如何防止正样本与负样本冲突

为了防止正样本与负样本冲突，你可以在生成负样本时采取一些策略，例如：

1. 采用不重复采样：在生成负样本时，确保负样本与正样本不重复。一种方法是在生成负样本之前，先将原始张量中的正样本排除在采样范围之外。

2. 调整采样概率：通过调整负样本的采样概率，可以使得负样本更倾向于与正样本不冲突。你可以根据自己的需求，根据正样本与负样本之间的相似度或距离来调整采样概率。

下面是一个示例代码，演示了如何使用这两种策略来生成不冲突的正样本和负样本：

import torch

# 原始张量
tensor = torch.randn(1024, 512)

# 正样本的索引
positive_indices = torch.arange(1024)

# 在生成负样本之前排除正样本的索引
excluded_indices = torch.cat((positive_indices.unsqueeze(1), positive_indices.unsqueeze(1)), dim=1)

# 生成负样本
negative_samples_indices = torch.multinomial(tensor, num_samples=3, replacement=True)
negative_samples_indices = torch.where(torch.isin(negative_samples_indices, excluded_indices), 
                                        torch.multinomial(tensor, num_samples=3, replacement=True), 
                                        negative_samples_indices)

# 获取正样本和负样本
positive_samples = torch.gather(tensor, dim=0, index=positive_indices.unsqueeze(1).expand(-1, tensor.size(1)))
negative_samples = torch.gather(tensor, dim=0, index=negative_samples_indices.unsqueeze(2).expand(-1, -1, tensor.size(1)))

print(positive_samples.shape)
print(negative_samples.shape)

在这个示例中，我们首先获取正样本的索引。然后，在生成负样本之前，我们通过torch.isin()函数将正样本的索引排除在采样范围之外。接下来，我们使用torch.multinomial()函数生成负样本的索引，并使用torch.where()函数将与正样本冲突的采样重新生成。最后，我们使用torch.gather()函数获取正样本和负样本。

这样，你就可以得到不冲突的正样本和负样本。注意，这只是一种示例，你可以根据具体情况进行调整和改进。