在Python中,我们可以使用random.choices()方法来实现权重抽样。这个函数接收两个主要参数:要抽样的元素列表和对应的权重列表。接下来,我们看一个简单的代码示例: AI检测代码解析 importrandom# 定义水果及其权重fruits=['苹果','香蕉','橙子']weights=[1,3,2]# 抽样数量sample_size=10# 使用权重抽样samples=rando...
# 这是有关Python中自带的random模块功能简介#"""Random variable generators. integers --- uniform within range sequences --- pick random element pick random sample pick weighted random sample generate random permutation distributions on the real line: --- uniform triangular normal (Gaussian) lognormal...
Python random sample: Select multiple random items (k sized random samples) from a list or set. Python weighted random choices: Select multiple random items with probability (weights) from a list or set. Python random seed: Initialize the pseudorandom number generator with a seed value. Python ...
import torch.nn as nn from torch.utils.data import TensorDataset, WeightedRandomSampler cuda加速 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) 加载数据 df = pd.read_csv("../data/p300-6trials-12rep-chaky.csv") df.head() #we don't need timestam...
random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。 li=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] s= random.sample(li,2)print(s)#[7, 11]s= random.sample(li,5)print(s)#[2, 3, 9, 13, 12]s= random.sample("asddsf...
random.sample(population, k) 实际栗子 全都是 k=3 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数字数组 print(random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)) # 字母数组 print(random.sample(["a", "b", "c"], 3)) # 字母元组 print(random.sample(("a", "b", "c"), 3)) #...
开发了一个新的函数名称random_forest(),首先根据训练数据集的子样本创建一个决策树列表,然后使用它们进行预测。 正如我们上面所说的,随机森林和袋装决策树之间的关键区别是对树的创建方式中的一个小的改变,这里是在get_split()函数中。 完整的例子如下所示。
random.shuffle(x[, random])将序列 x 随机打乱位置。可选参数 random 是一个0参数函数,在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数;默认情况下,这是函数 random() 。要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表,请使用``sample(x, k=len(x))``。请注意,即使对于小的 len(x),x 的排列总数也可以快速增长,...
random.shuffle(x[, random]) 将序列 x 随机打乱位置。 可选参数 random 是一个0参数函数,在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数;默认情况下,这是函数 random() 。 要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表,请使用sample(x, k=len(x))。
import random import pandas as pdtrain_images, train_labels = load_mnist_train()sample_index = random.randint( 0 , len (train_labels))sample_image = train_images[sample_index]sample_label = train_labels[sample_index]plt.imshow(sample_image.reshape( 28 , 28 ), cmap= 'gray' )plt.text(...