random_state=1, axis=0) 四、对比 random.sample()和np.random.choice()两个函数都实现了从指定列表中提取N个不同的元素。区别之处在于: 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
二、随机采样 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：import randomdef random_sampling(data, n):return random.sample(data, n)# 示例用法data = [1, 2, 3, 4, 5, 6...
1. 导入random模块 要使用sample函数，首先需要导入random模块，可以使用以下代码实现：import random 2. 使用Sample函数进行随机抽样 一旦导入random模块，就可以使用sample函数进行随机抽样。我们只需要将需要抽样的序列和需要抽取的元素个数作为参数传递给sample函数即可。如下示例：sequence = [1, 2, 3, 4, 5, 6,...
由于random.sample()函数是从population中随机选择元素,所以每次执行代码时,抽取的结果都可能不同。 七、总结 通过本文的介绍,我们了解了Python中random.sample()函数的基本语法、参数说明、常见应用场景以及示例代码。这个函数在进行随机抽样和生成随机组合等场景下非常有用。在实际应用中,我们可以根据具体需求,使用random...
随机抽样,是统计学中常用的一种方法,它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在 Pandas 中,如果想要对数据集进行随机抽样,需要使用 sample() 函数。 sample() 函数的语法格式如下: DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None) ...
import random state = random.getstate() random.setstate(state) - 将生成器的内部状态恢复到state的状态,一般由getstate()先获取state。 import random random.setstate(state) 该模块中,可以使用random.seed(a=None, version=2)方法指定a的指为一个确定数在编程时固定随机种子,这样在多次运行生成随机数的代码...
sample=stats.poisson.rvs(mu=8,size=14,random_state=None)print(sample)#结果[95948129712910736] 2.4 泊松分布概率密度函数和累计概率绘图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnpimportscipy.statsasstatsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.styleasstyle ...
DataFrame.sample(n=None , frac=None , replace=False , weights=None , random_state=None , axis=None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. sample方法的参数不多,只有6个。在详细介绍这6个参数的使用之前,我们先创建一个DataFrame数据: df = pd.DataFrame({'num_legs': [2, 4, 8, 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...
from imblearn.under_samplingimport RandomUnderSampler # 同理,也可使用ratio来指定下采样的比例 rus = RandomUnderSampler(ratio={0:500 }, random_state=0) X_rus, y_rus = rus.fit_sample(X, y) print(Counter(y_smo)) # Counter({0: 500, 1: 300}) ...