random.sample是无放回,如果我们需要无放回采样(即每一项只能采一次),那我们需要使用random.sample。需要注意的是,如果使用该函数,将无法定义样本权重。该函数原型如下: random.sample(population, k, *, counts=None)¶ population: 欲采样的序列 k: 采样元素个数 counts: 用于population是可重复集合的情况,定义...
importrandomprint("Printing random number using random.random()")print(random.random()) 如您所见,我们得到了0.50。您可能会得到其他号码。 random()是random模块的最基本功能。 random模块的几乎所有功能都依赖于基本功能random()。 random()返回范围为[0.0,1.0)的下一个随机浮点数。 random模块功能 现在,让...
import numpy as np # 定义两个示例向量 vector1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) vector2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) # 设定采样数量 sample_size = 3 # 有放回随机采样 sampled_with_replacement = (np.random.choice(vector1, sample_size, replace=True), np.random.choice(vector2,...
根据抽样方式的不同,我们分别使用random.sample()函数和random.choices()函数进行抽样。 对于无放回的抽样,我们可以使用random.sample()函数。该函数接收两个参数:抽样的数据集合和抽样的个数。该函数返回一个列表,表示抽样结果。 ifwith_replacement:sample=random.choices(data,k=sample_size)else:sample=random.samp...
>>> sample([10, 20, 30, 40, 50], k=4) # Four samples without replacement [40, 10, 50, 30] 1. 2. (3)实数值分布应用 random.random() Return the next random floating point number in the range [0.0, 1.0).(随机返回一个0.0-1.0的浮点数) ...
Chooses k unique random elements from a population sequence or set. #在range()指定范围内,返回指定个数的随机数样本列表>>> random.sample(range(10000), 10)[1817, 5551, 3549, 8889, 750, 265, 5890, 7658, 4068, 1249]>>> random.sample(range(100,1000), 12)[786, 280, 897, 970, 767, ...
最后,我们还可以使用random_state参数为sample的随机数生成器设置一个种子,它将接受一个整数(作为种子)或一个NumPyRandomState对象 In [128]: df4 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [2, 3, 4]}) # With a given seed, the sample will always draw the same rows. ...
cc = ClusterCentroids(random_state=42) X_res, y_res = cc.fit_resample(X_train, y) X_res.groupby(['label']).size() # label # 0 2757 # 1 2757 im-balance提供的欠采样的方法如下: Random majority under-sampling with replacement
If not given the sample assumes a uniform distribution over all entries in a. 下面是我自己的总结 #numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取数字,并组成指定大小(size)的数组 #replace:True表示可以取相同数字,False表示不可以取...
random.choice(num_train, batch_size, replace=True) X_batch = X[sample_index, :] # (batch_size,D) y_batch = y[sample_index] # (1,batch_size) # Compute loss and gradients using the current minibatch loss, grads = self.loss(X_batch, y=y_batch, reg=reg) loss_history.append(...