导入数据集并用weightedrandomsampler抽样并输出代码python
时间: 2023-12-23 14:44:49 浏览: 23
以下是使用weightedrandomsampler抽样的Python代码示例:
```python
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.data.sampler import WeightedRandomSampler
# 导入数据集
dataset = MyDataset()
# 定义每个样本的权重,可以根据实际情况进行修改
weights = [0.2, 0.3, 0.5]
# 创建WeightedRandomSampler
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(weights))
# 创建DataLoader,并指定sampler
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
# 遍历DataLoader并输出
for batch_data in dataloader:
print(batch_data)
```
在上面的代码中,我们首先导入了必要的库和数据集,然后定义了每个样本的权重。接下来,我们使用这些权重创建了一个WeightedRandomSampler,并将其传递给DataLoader。最后,我们遍历DataLoader并输出每个批次的数据。
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生成导入数据集进行分层抽样得到抽样和未抽样的数据集python代码
抱歉,我可以回答您的问题,以下是Python代码实现分层抽样:
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import resample
# 导入数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 被抽样属性
strata = 'region'
# 分层抽样
sampled_data = pd.DataFrame()
for region in data[strata].unique():
strata_data = data[data[strata] == region]
sample = resample(strata_data, replace=True, n_samples=100, random_state=42)
sampled_data = pd.concat([sampled_data, sample])
# 剩余未抽样的数据集
unsampled_data = data.drop(sampled_data.index)
```
以上代码假定数据集的名称为"data.csv",被抽样的属性为"region",每个区域抽取100个样本。使用了Scikit-learn库中的resample函数实现分层抽样。抽取到的样本存储在"sampled_data"中,未被抽样的数据集则存储在"unsampled_data"中。
数据集随机抽样 python代码
在Python中,我们可以利用NumPy库的random模块来实现数据集的随机抽样。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个包含100个随机整数的数据集
dataset = np.random.randint(0, 100, size=100)
# 使用random模块的choice函数进行随机抽样,抽样数量为20
sample = np.random.choice(dataset, size=20)
# 打印抽样结果
print("随机抽样结果:")
print(sample)
```
在上述代码中,首先我们使用`np.random.randint`函数生成一个包含100个随机整数的数据集。接着,我们使用`np.random.choice`函数进行随机抽样,其中`dataset`为原始数据集,`size`指定了抽样的数量,此处为20。最后,我们打印出抽样结果。
需要注意的是,随机抽样可能会导致抽样结果的重复,因此若需要避免重复抽样,可以使用`replace=False`参数来设置为非放回抽样。
希望以上代码对你有所帮助!