从对象类型看:random.sample 方法比 np.random.choice 方法适用范围广; 从运行速度看:np.random.choice 用时基本不随数据量变化,而 random.sample 用时会随着抽样比例的增加而线性增长; 因此,当N值较大时,可以用np.random.choice()方法来提升随机提取的效率。 参考链接1:pandas.DataFrame.sample 随机选取若干行 ...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats #动物抽取案例 np.random.seed(20201124) size=50000 x=np.random.hypergeometric(ngood=7,nbad=13,nsample=12,size=size) '''或者 #用rvs(M,n,N,loc=0,size=1,random_state=None)模拟 x=stats.hypergeom.rvs(M=20,n=7...
DataFrame.sample(self: ~ FrameOrSeries, n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) 1. 2、作用: 从所选的数据的指定 axis 上返回随机抽样结果,类似于random.sample()函数。 3、举个栗子 1、首先定义一个数据,结构如下: import pandas as pd # 定义一组数据 df ...
Pandas利用Numba在DataFrame的列上进行并行化计算,这种性能优势仅适用于具有大量列的DataFrame。 In [1]: import numba In [2]: numba.set_num_threads(1) In [3]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10_000, 100)) In [4]: roll = df.rolling(100) # 默认使用单Cpu进行计算 In [5]: %timeit r...
随机采样是一种常用的数据采样方法,它通过随机选择数据集中的样本来构建样本数据。在 Python 中,我们可以使用 random 模块提供的函数来实现随机采样。下面是一个简单的示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importrandom defrandom_sampling(data,n):returnrandom.sample(data,n)# 示例用法 ...
from skimage.filters.rank import median from skimage.morphology import disk noisy_image = (rgb2gray(imread('../images/lena.jpg'))*255).astype(np.uint8) noise = np.random.random(noisy_image.shape) noisy_image[noise > 0.9] = 255 noisy_image[noise < 0.1] = 0 fig, axes = pylab.subplots...
异常检测(Anomaly detection)是机器学习的常见应用,其目标是识别数据集中的异常或不寻常模式。尽管通常被归类为非监督学习问题,异常检测却具有与监督学习相似的特征。在异常检测中,我们通常处理的是未标记的数据,即没有明确的标签指示哪些样本是异常的。相反,算法需要根据数据本身的特征来确定异常。这使得异常检测成为一项...
See Also --- numpy.random.choice: Generates a random sample from a given 1-D numpy array. Notes --- If `frac` > 1, `replacement` should be set to `True`. Examples --- >>> df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 0], ... 'num_wings': [2, 0, 0, 0], ... '...
sample()的语法格式: df.sample(n, frac=n, replace=False, weights=Series, random_state=n, axis=0/1) 其中,n为int型,表示从df中抽取的记录个数;frac为一个小数值,表示抽取全部记录的百分数;replace=False,此为默认值,表示不可重复选取记录,replace=True,表示可以重复选取记录;weights为一个列表,表示权重...
DataFrame({ 'date': pd.date_range('2023-01-01', periods=30), 'amount': np.random.randint(1000,5000,30) }) 3.2 数据转换规范 建议采用统一的数据格式: { "xAxis": ["周一","周二",...], "series": [ {"name":"销售额","data":[120,200,...]}, {"name":"订单量","data":[50...