python实现无放回抽样

可以使用Python内置的random模块中的sample函数来实现无放回抽样。sample函数的使用格式为：

import random

# 从列表中无放回抽样n个元素
random.sample(list, n)

其中，list是待抽样的列表，n是抽样的元素个数。返回值是一个包含n个元素的列表，每个元素都是从原列表中随机抽取的，且不会重复。注意，如果n大于列表的长度，则会抛出ValueError异常。

相关问题

python实现无放回抽样，并且将数据全部抽取完，不重复

可以使用Python的random模块来实现无放回抽样，并且将数据全部抽取完，不重复。

具体步骤如下：
1. 定义一个列表，表示需要进行抽样的数据集。
2. 使用random模块中的sample函数，对数据集进行抽样，指定抽样数量为数据集长度，即可实现无放回抽样。
3. 将抽样结果赋值给新的列表，同时从原始数据集中删除已经被抽中的数据，以确保不重复抽取。
4. 循环调用第2、3步，直到所有数据都被抽取完毕，得到最终的无放回抽样结果。

示例代码如下：

import random

# 定义数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义空列表，存储抽样结果
result = []

# 循环进行抽样，直到数据集为空
while data:
    # 进行无放回抽样，并将结果赋值给新列表
    sample = random.sample(data, len(data))
    # 将抽样结果加入到最终结果列表中
    result += sample
    # 从原始数据集中删除已经被抽中的数据
    for item in sample:
        data.remove(item)

# 输出最终结果
print(result)

运行结果如下：

[4, 10, 7, 6, 1, 5, 9, 3, 8, 2]

可以看到，最终的抽样结果是将原始数据集中的数据全部抽取完毕，且不重复。

python 无放回分层抽样

无放回分层抽样是指在进行样本抽取时，按照不同的分层标准将样本划分为不同的层，然后从每个层中抽取样本，且每个样本只能被抽取一次，不放回。在Python中，可以使用scikit-learn库的StratifiedShuffleSplit类来实现无放回分层抽样。

以下是使用StratifiedShuffleSplit类实现无放回分层抽样的代码示例：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 假设X和y是你的特征和标签数据
# n_splits为抽样次数，test_size为测试集比例
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=0)

for train_index, test_index in sss.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]