从数据集中随机选取80例图像,图像路径和标签0组成字典,最终数据集是由字典组成的列表。如何实现数据选取的多样性
时间: 2024-03-12 12:45:30 浏览: 48
为了实现数据选取的多样性,您可以使用以下几种方法:
1. 打乱数据集:在选取数据之前,将数据集打乱顺序,这样每次选取的数据就会是不同的。
```python
import random
data = [...] # 数据集
random.shuffle(data) # 打乱数据集
# 随机选取 80 个样本
selected_data = data[:80]
```
2. 分层随机抽样:如果您的数据集中有多个类别,可以对每个类别进行分层随机抽样,确保每个类别的样本都有被选取的机会。
```python
import random
data = [...] # 数据集
class_labels = [...] # 类别标签
selected_data = []
# 对每个类别进行分层随机抽样
for label in class_labels:
class_data = [d for d in data if d["label"] == label]
random.shuffle(class_data)
selected_data += class_data[:8]
# 随机打乱选中的样本顺序
random.shuffle(selected_data)
```
3. 有放回抽样:有放回抽样是指每次抽取一个样本后,将其放回,使得该样本有可能被下一次抽到。这样可以增加数据的多样性。
```python
import random
data = [...] # 数据集
selected_data = []
# 进行有放回抽样,选取 80 个样本
for i in range(80):
random_index = random.randint(0, len(data)-1)
selected_data.append(data[random_index])
# 随机打乱选中的样本顺序
random.shuffle(selected_data)
```
以上是几种实现数据选取多样性的方法,您可以根据自己的需求选择合适的方法。
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