帮我写一个python函数，能够对原始数据集进行自举重采样

好的，以下是一个可以对原始数据集进行自举重采样的 Python 函数：

import numpy as np

def bootstrap_resample(data, n=None):
    """
    对原始数据集进行自举重采样

    参数：
    data -- 原始数据集，可以是一个列表或数组
    n -- 采样的样本数量，默认为原始数据集的大小

    返回值：
    一个新的数组，包含自举重采样后的样本
    """
    if n is None:
        n = len(data)
    resample_indices = np.random.randint(, len(data), size=n)
    return data[resample_indices]

希望这个函数能够帮到您！

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很高兴回答你的问题。以下是一个能够对原始数据集进行自举重采样，并形成一个零分布的 Python 函数：

import numpy as np

def bootstrap_resample(data, n_samples):
    """
    对原始数据集进行自举重采样，并形成一个零分布

    :param data: 原始数据集
    :param n_samples: 重采样次数
    :return: 零分布
    """
    resamples = np.random.choice(data, size=(n_samples, len(data)), replace