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  • 随机抽样在统计中有应用,在这种情况下,通常会观察到总体的随机子集并用于推断总体。 此外,随机数生成在科学中具有许多应用。 例如,在化学和物理学中,蒙特卡洛模拟需要随机数生成。 在这篇文章中,我们将讨论...

    Python provides many useful tools for random sampling as well as functions for generating random numbers. Random sampling has applications in statistics where often times a random subset of a population is observed and used to make inferences about the overall population. Further, random number generation has many application in the sciences. For example, in chemistry and physics Monte Carlo simulations require random number generation. In this post, we will discuss how to randomly sample items from lists as well as how to generate pseudorandom numbers in python.

    Python提供了许多有用的工具来进行随机采样以及生成随机数的功能。 随机抽样在统计中有应用,在这种情况下,通常会观察到总体的随机子集并用于推断总体。 此外,随机数生成在科学中具有许多应用。 例如,在化学和物理学中,蒙特卡洛模拟需要随机数生成。 在这篇文章中,我们将讨论如何从列表中随机抽样项目以及如何在python中生成伪随机数。

    Let’s get started!

    让我们开始吧!

    The random module in python has many functions that are useful for generating random numbers and random sampling.

    python中的random模块具有许多函数,可用于生成随机数和随机采样。

    Consider a list of BMI values for people living in a rural area:

    考虑一个生活在农村地区的人的BMI值列表:

    bmi_list = [29, 18, 20, 22, 19, 25, 30, 28,22, 21, 18, 19, 20, 20, 22, 23]

    Let’s use the ‘random.choice()’ method to randomly select individual BMI values from this list:

    让我们使用“ random.choice()”方法从此列表中随机选择单个BMI值:

    import random

    print("First random choice:", random.choice(bmi_list))

    print("Second random choice:", random.choice(bmi_list))

    print("Third random choice:", random.choice(bmi_list))

    c00e19921cb0a196de227f0f4cbd88e9.png

    If we run this code once more, we should get another set of randomly selected BMIs:

    如果再次运行此代码,则应获得另一组随机选择的BMI:

    dcff90cb2674b28194c946d939eaaa2f.png

    The ‘random.sample()’ method is useful for randomly sampling N items from a list. For example, if we’d like to sample N=5 items from our BMI list we do the following:

    “ random.sample()”方法对于从列表中随机抽样N个项目很有用。 例如,如果我们想从BMI列表中抽样N = 5个项目,请执行以下操作:

    print("Random sample, N = 5 :", random.sample(bmi_list, 5))

    734ff4af532683a382719d410dcbac3d.png

    Let’s try sampling 10 items:

    让我们尝试采样10个项目:

    print("Random sample, N = 10:", random.sample(bmi_list, 10))

    fe39a38f3336ad2dcf8bbc21871d3849.png

    In addition to random selection and sampling, the random module has a function for shuffling items in a list. Let’s print our BMI list and then print the result of shuffling our BMI list:

    除了随机选择和采样外,随机模块还具有对列表中的项目进行混排的功能。 让我们打印BMI列表,然后打印改组BMI列表的结果:

    print("BMI list: ", bmi_list)

    random.shuffle(bmi_list)

    print("Shuffled BMI list: ", bmi_list)

    770bd17da74c45ef13efff08be7dcde7.png

    The random module has a function for generating a random integer provided a range of values. Let’s generate a random integer in the range from 1 to 5:

    随机模块具有用于生成提供一定范围值的随机整数的功能。 让我们生成一个介于1到5之间的随机整数:

    print("Random Integer: ", random.randint(1,5))

    a3070beed96b29b3921b9867df21f19d.png

    Using this function, we can easily generate a list of random integers in a for-loop:

    使用此函数,我们可以轻松地在for循环中生成随机整数列表:

    random_ints_list = []

    for i in range(1,50):

    n = random.randint(1,5)

    random_ints_list.append(n)

    print("My random integer list: ", random_ints_list)

    3d434df6e281953285d5d36316a7b7e6.png

    The random module also has a function for generating a random floating point value between 0 and 1:

    随机模块还具有生成介于0和1之间的随机浮点值的功能。

    print("Random Float: ", random.random())

    af1176b43e9897229e50c87a83bf7089.png

    We can also generate a list of random floats between 0 and 1:

    我们还可以生成一个介于0到1之间的随机浮动列表:

    random_float_list = []

    for i in range(1,5):

    n = random.random()

    random_float_list.append(n)

    print("My random float list: ", random_float_list)

    7a9b862132e4d81e5f597060e276e0e2.png

    Further, we can scale the random float numbers. If we want random numbers between 0 and 500 we just multiply our random number by 500:

    此外,我们可以缩放随机浮点数。 如果我们想要0到500之间的随机数,我们只需将随机数乘以500:

    random_float_list = []

    for i in range(1,5):

    n = random.random()*500

    random_float_list.append(n)

    print("My random float list: ", random_float_list)

    cdc82b0d031655e90aab6b58d8ca2a38.png

    And if we want to add a lower bound as well we can add a conditional statement before appending. For example to generate random numbers between 100 and 500 we do the following:

    如果我们也想添加一个下限,我们可以在追加之前添加一个条件语句。 例如,要生成100到500之间的随机数,请执行以下操作:

    random_float_list = []

    for i in range(1,10):

    n = random.random()*500

    if n>=100.0:

    random_float_list.append(n)

    print("My random float list: ", random_float_list)

    d1afeb513f967d0afe6ab353f60dd613.png

    The random module has a function for computing uniformly distributed numbers. For example, to generate 50 uniformly distributed numbers between -10 and 1 we do the following:

    随机模块具有用于计算均匀分布的数字的功能。 例如,要生成介于-10和1之间的50个均匀分布的数字,请执行以下操作:

    import numpy as np

    uniform_list = np.random.uniform(-10,1,50)

    print("Uniformly Distributed Numbers: ", uniform_list)

    cf82cf9c1c2f0530855c1829ecdad431.png

    Finally, the random module has a function for computing normally distributed numbers. For example, to generate 50 normally distributed numbers between -50 and 0 we do the following:

    最后,随机模块具有计算正态分布数的功能。 例如,要生成介于-50和0之间的50个正态分布的数字,请执行以下操作:

    normal_list = np.random.uniform(-50,0,50)

    print("Normally Distributed Numbers: ", normal_list)

    a4027918939bc49414e6aecae8646f82.png

    I’ll stop here but I encourage you to play around with the code yourself.

    我将在这里停止,但我鼓励您自己尝试使用该代码。

    To summarize, we discussed how to randomly select and sample items from lists in python. We showed how to use the ‘random.choice()’ method to select a single item randomly from a list. We also used the ‘random.sample()’ method, which allows you to randomly select N items from a list. We also discussed how to shuffle items in a list using the ‘random.shuffle()’ method. Additionally, we showed how to generate random numbers using the random module. We generated random integers using ‘random.randint()’and random floating point values using ‘random.random()’. Finally, we went over how to generate uniformly and normally distributed numbers with ‘random.uniform()’ and ‘random.gauss()’ respectively. I hope you found this post useful/interesting. The code in this post is available on GitHub. Thank you for reading!

    总而言之,我们讨论了如何从python列表中随机选择和采样项目。 我们展示了如何使用“ random.choice()”方法从列表中随机选择一个项目。 我们还使用了“ random.sample()”方法,该方法允许您从列表中随机选择N个项目。 我们还讨论了如何使用“ random.shuffle()”方法对列表中的项目进行随机排序。 此外,我们展示了如何使用随机模块生成随机数。 我们使用“ random.randint()”生成随机整数,并使用“ random.random()”生成随机浮点值。 最后,我们讨论了如何分别使用“ random.uniform()”和“ random.gauss()”生成均匀和正态分布的数字。 我希望您发现这篇文章有用/有趣。 这篇文章中的代码可以在GitHub上找到 。 感谢您的阅读!

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  • MySQL中随机抽样

    2021-01-20 15:04:35
    2.9 随机抽样在审计或IT审计中,常常使用抽样,也就是对具有审计相关性的总体中低于百分之百的项目实施审计程序,使所有抽样单元都有被选取的机会,为注册会计师针对整个总体得出结论提供合理基础。简单来说,就是...

    2.9 随机抽样

    在审计或IT审计中,常常使用抽样,也就是对具有审计相关性的总体中低于百分之百的项目实施审计程序,使所有抽样单元都有被选取的机会,为注册会计师针对整个总体得出结论提供合理基础。简单来说,就是我们需要从总体中选出一些样本,通过对样本的检查,得出结论,再推导出总体的结论。

    在Excel中或一些软件中,我们可以非常容易在数据中抽样,但当数据量超过Excel表最大限制时或数据很大时,我们需要在数据库中处理,那么如何用SQL抽样,就是我们应该掌握的。本节我们介绍随机抽样的三种方法,数据仍采用2.6节中APP数据集里AppleStore表作为讲解示例。首先,我们通过

    select count(*) from AppleStore

    求出表中有7142条数据,假设我们需要随机抽样出100条数据。

    「方法一」

    select * from AppleStoreorder by rand()limit 100;

    解释:

    rand()

    函数会产生0-1之间的随机数,

    order by rand()

    根据产生的随机数进行排序。

    limit 100

    截取前100行数据。从而达到随机抽样100条数据的目的。当然如果需要抽样出N条数据就使用

    limit N

    。即:

    select * from 表名order by rand()limit N;

    需要注意的是,虽然这是最简单的方法,并且在数据较小的表执行速度较快,但是当数据较大的时候,查询速度就会较慢。

    「方法二」

    我们先计算我们需要抽样数据与总体的占比

    100/7142=0.014

    ,然后通过查询语句随机抽样出上述比例的数据:

    select * from AppleStorewhere rand()<0.014

    解释:对于每一行数据,都会执行判断条件

    where rand()<0.014

    ,而

    rand()

    是产生0-1的随机函数,那么每条数据都有0.014的机率被筛选出来,最终会筛选出

    总体×0.014

    条数据。当然实际筛选出的数据条数不是固定的,它随着数据量越大越接近0.014这个比例。我们为了抽取出刚好100条数据,我们可以稍微提高抽取的比例,然后使用

    limit 100

    截取前100条数据:

    select * from AppleStorewhere rand()<0.015limit 100;

    「方法三」

    本方法需要表中有一列是连续编号的数字,一般的表中id或序号都是连续编号的,我们可以直接使用。如果没有连续编号的列,那么我们需要人为的创建一列序号数据。在AppleStore中无论是id还是序号都是不连续的,所以我们首先新增一列,列名为‘num’。

    新增列语法:

    alter table 表名 add column 列名 数据类型;

    比如,给AppleStore新增一列num,数据类型为int:

    alter table AppleStore add column num int;

    删除列语法:

    alter table 表名 drop column 列名;

    修改列名语法:

    alter table 表名 change 原列名 新列名 数据类型;

    以上是对列操作的语句用法,下面我们给创建的num列添加连续的序号:

    set @rn=0;update AppleStore set num=(@rn:=@rn+1);

    解释:在SQL中命名一个变量需要在前面加一个@符号,这里我们命名一个代表行数的变量

    @rn

    (row number)。

    update 表名 set 列名=值 where 列名=某值

    是修改值的语法。这里我们用

    num=(@rn:=@rn+1)

    使列num的值递增增加。

    需要注意的是在使用update语句里,可能会报错:Error Code 1175 You are using safe update mode。也就是如果没有加where限制条件更新值是不允许的。这里我们关闭安全更新模式:

    SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;

    通过上述步骤,我们给原表增加了递增的连续编号列num列。我们现在就可以根据num列进行随机抽样。

    set @max=7142;set @min=1;select *from AppleStore a join(select floor(@min+(@max-@min+1)*rand()) as numfrom AppleStorelimit 100) b on a.num=b.numlimit 100;

    解释:我们将num列的最大编号、最小编号分别命名为变量@max和@min。

    select floor(@min+(@max-@min+1)*rand()) as numfrom AppleStorelimit 100

    该子句的作用是随机生成100个num序号。其中

    floor()

    函数是对一个数向下取整,如floor(1.2)=1,这里采用向下取整,而不使用四舍五入的原因是防止抽样出的数据超过序号的最大值。该子句查询结果,我们重命名为表b,将表a,表b通过序号内连接,查找出b表中随机抽样出的100个序号所对应的数据。可以看出我们对序号的要求并不需要从1开始,它可以从任意值开始,只要序号是连续的。本方法在数据量大的情况下也有较快的查询速度。

    上面我们添加num列是直接在原表上添加列并生成递增连续编号,很多时候修改原数据表是不妥的,可以使用

    with as

    将新增num列后的查询表结果作为可以被引用的片断。

    select *,row_number() over (order by id) as numfrom AppleStore

    row_number() over (order by id) as num

    ,row_number函数将原表数据按id排序后生成序号,重命名为num。该查询语句实际就是在原AppleStore表基础上增加了列num,只是序号只显示在查询结果中,而不是对原表进行修改。我们利用

    with as

    将AppleStore用增加的num列来替换。

    set @max=7142;set @min=1;with AppleStore as (select *,row_number() over (order by id) as numfrom AppleStore)select *from AppleStore a join(select floor(@min+(@max-@min+1)*rand()) as numfrom AppleStorelimit 100) b on a.num=b.numlimit 100;

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  • matlab随机抽样

    2021-04-25 15:13:22
    程序实现设数据存放于向量a中,需要重复n次简单随机采样,程序及说明如下:m=length(a); %dimensionidx= ceil(m*rand(1,n)) ; %generate n random index between 1 and mb = a(idx) ; % sampling2。自带函数...

    1。程序实现

    设数据存放于向量a中,需要重复n次简单随机采样,程序及说明如下:

    m=length(a); %dimension

    idx= ceil(m*rand(1,n)) ; %generate n random index between 1 and m

    b = a(idx) ; % sampling

    2。自带函数

    RANDSAMPLE Random sample, with or without replacement.Y = RANDSAMPLE(N,K) returns Y as a vector of K values sampled uniformly at random, without replacement, from the integers 1:N.Y = RANDSAMPLE(POPULATION,K), where POPULATION is a vector of two or morevalues, returns K values sampled uniformly at random, without replacement,from the values in the vector POPULATION.Y = RANDSAMPLE(...,REPLACE) returns a sample taken with replacement ifREPLACE is true, or without replacement if REPLACE is false (the default).Y = RANDSAMPLE(...,true,W) returns a weighted sample, using positiveweights W, taken with replacement. W is often a vector of probabilities.This function does not support weighted sampling without replacement.Y = RANDSAMPLE(S, ...) uses the random stream S for random number generation. S is a random stream created using RandStream. Default is the MATLAB default random number stream.Example: Generate a random sequence of the characters ACGT, withreplacement, according to specified probabilities.R = randsample('ACGT',48,true,[0.15 0.35 0.35 0.15])See also rand, randperm, RandStream.

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  • python分层随机抽样

    2021-01-29 20:02:23
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    提供的方法有groupByKey,reduceByKey等。 Broadcast:广播变量类。广播变量允许保留一个只读的变量,缓存在每一台机器上,而非每个任务保存一份拷贝。 StorageLevel:数据存储级别。有内存(MEMORY_ONLY),磁盘(DISK_ONLY),内存

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    seed为0时产生随机数是动态的 输出数据行数等于输出数据的行,输出数据的列数等num_samples 【属性】 logits :2-D Tensor,shape `[batch_size, num_classes]` num_samples: 标量 抽样个数 seed: 随机数种子,数据类型:

    num_samples: 标量 抽样个数 seed: 随机数种子,数据类型: `int32`,`int64`, name: string;名称(可选) output_dtype:输出Tensor 数据类型:整型默认`int64` 【约束】 seed为0时产生随机数是动态的 输出数据行数等

    num_samples: 标量 抽样个数 seed: 随机数种子,数据类型: `int32`,`int64`, name: string;名称(可选) output_dtype:输出Tensor 数据类型:整型默认`int64` 【约束】 seed为0时产生随机数是动态的 输出数据行数等

    num_samples: 标量 抽样个数 seed: 随机数种子,数据类型: `int32`,`int64`, name: string;名称(可选) output_dtype:输出Tensor 数据类型:整型默认`int64` 【约束】 seed为0时产生随机数是动态的 输出数据行数等

    num_samples: 标量 抽样个数 seed: 随机数种子,数据类型: `int32`,`int64`, name: string;名称(可选) output_dtype:输出Tensor 数据类型:整型默认`int64` 【约束】 seed为0时产生随机数是动态的 输出数据行数等

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  • (python)随机抽样

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  • I have been reading up about the random.sample() function in the random module and have not seen anything that solves my problem.I know that using random.sample(range(1,100),5) would give me 5 unique ...
  • 随机抽样法的定义是从总体N个单位中随机地抽取n个单位作为样本,使得每一个容量为样本都有相同的概率被抽中。特点是:每个样本单位被抽中的概率相等,样本的每个单位是完全独立,彼此间无一定的关联性和排斥性。...

空空如也

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随机抽样