Python数组系统抽样

Python数组系统中的抽样可以通过numpy库来实现。numpy库提供了一些函数来进行随机抽样，包括np.random.choice()和np.random.shuffle()。

- np.random.choice()函数可以从给定的数组或整数范围中进行随机抽样。可以指定抽样的数量、是否允许重复抽样以及抽样的概率分布等参数。

例如，在一个数组中进行随机抽样：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=3, replace=False)

这将从数组arr中随机选择3个元素，且不允许重复抽样。

- np.random.shuffle()函数可以将数组中的元素随机打乱顺序。

例如，打乱一个数组的顺序：

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(arr)

这将随机打乱数组arr的元素顺序。

相关问题

python数组抽样

在 Python 中，可以使用 `random` 模块中的 `sample()` 函数来进行数组抽样。该函数需要传入两个参数，第一个参数是需要进行抽样的数组，第二个参数是需要抽出的样本数量。以下是一个示例代码：

import random

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sampled_arr = random.sample(arr, 5)

print(sampled_arr)

运行结果可能会类似于：

[3, 4, 1, 9, 5]

其中，`sampled_arr` 是从 `arr` 中抽出的 5 个样本。注意，`sample()` 函数不会改变原始数组 `arr`，而是返回一个新的抽样数组。

python如何实现无放回抽样的数组还原成原数组

可以使用Python中的random.sample()方法来实现无放回抽样的数组还原成原数组。假设原数组为arr，目标抽样长度为n，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用random.sample()方法从原数组中随机抽取n个元素，得到一个新的列表sample_arr。

2. 对sample_arr进行排序，保证还原后的数组顺序与原数组一致。

3. 遍历原数组arr，将其中在sample_arr中出现的元素添加到新数组res中。由于sample_arr是有序的，因此添加的顺序与原数组顺序一致。

4. 返回新数组res，即为还原后的原数组。

以下是Python代码示例：

import random

def restore_original_array(arr, n):
    sample_arr = random.sample(arr, n)
    sample_arr.sort()
    res = []
    j = 0
    for i in range(len(arr)):
        if j < n and arr[i] == sample_arr[j]:
            res.append(arr[i])
            j += 1
    return res

其中，arr表示原数组，n表示目标抽样长度。可以通过调用该函数来还原原数组，例如：

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
n = 5
restored_arr = restore_original_array(arr, n)
print(restored_arr) # 输出 [1, 4, 6, 7, 9]

注意，由于每次抽样结果不同，因此还原后的数组可能与原数组顺序不同，但元素内容一定一致。