使用sample in R按列和行对矩阵进行采样

在R语言中，可以使用sample()函数对矩阵进行采样。sample()函数可以从给定的向量中随机抽取指定数量的元素。

对于矩阵的列采样，可以使用sample()函数的size参数指定需要抽取的列数。例如，假设有一个名为matrix_data的矩阵，包含5列数据，我们想要随机抽取其中的3列，可以使用以下代码：

sampled_columns <- sample(ncol(matrix_data), size = 3)
sampled_matrix <- matrix_data[, sampled_columns]

对于矩阵的行采样，可以使用sample()函数的size参数指定需要抽取的行数。例如，假设有一个名为matrix_data的矩阵，包含10行数据，我们想要随机抽取其中的5行，可以使用以下代码：

sampled_rows <- sample(nrow(matrix_data), size = 5)
sampled_matrix <- matrix_data[sampled_rows, ]

需要注意的是，sample()函数的size参数可以设置为大于矩阵的行数或列数，这样可以实现有放回的采样。

矩阵采样的应用场景包括数据预处理、特征选择、模型训练等。通过对矩阵进行随机采样，可以从大规模数据集中获取一部分样本数据，用于分析和建模，从而减少计算量和提高效率。

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

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R常用基本函数汇总整理

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pandas用法-全网最详细教程

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Day5：R语言课程（数据框、矩阵、列表取子集）

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表达谱数据中相同基因如何处理

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压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪（CoSaMP）

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pandas 时序统计的高级用法！

对于dataframe而言，如不想对索引重采样，可以通过on参数选择一个column列代替索引进行重采样操作。...下面将天为频率的数据上采样到8H频率，向前填充1行和2行的结果。...参数也是limit对填充数量进行控制。以下对缺失部分按最近数据填充1行，结果如下。...transform()函数的使用方法可参考pandas transform 数据转换的 4 个常用技巧！以下对C_0变量进行采样分组内的累加和排序操作。...通过pipe的链式可以像管道一样按顺序依次执行操作，并且只需要一行代码即可，极大地提高了可读性。以下对下采样后的C_0和C_1变量进行累加求和操作，然后再对两个求和作差。

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重现5.6分文章的免疫分型图

clust <- pheatmap(pdata, show_rownames = F, show_colnames = F,scale = 'row', color =ph.color ) # 按聚类情况进行样品分成...，可定义显色范围 border_color 方格边框颜色，NA为没有边框 cellwidth 方格宽度，NA为自适应画图大小 cellheight 方格高度，NA为自适应画图大小 scale 行或列进行中心化和标准化...cutree_rows 行层次聚类的数目 cutree_cols 列层次聚类的数目 treeheight_row 行聚类树的高度，默认 50 treeheight_col 列聚类树的高度，默认 50...annotation_colors 行和列注释信息映射的颜色列表 annotation_legend 是否显示注释信息的图例 annotation_names_row 是否显示行注释信息的名称 annotation_names_col...行坐标位置设置 “空白分割” gaps_col 列坐标位置设置 “空白分割” labels_row 自定义行标签，替换行名 labels_col 自定义列标签，替换列名 filename 热图保存的名称

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从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数

4.按条件提取（区域和条件值）使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 #判断city列的值是否为beijing df_inner['city'].isin(['beijing'...相当于Excel中的countifs函数的功能 #对筛选后的数据按city列进行计数 df_inner.loc[(df_inner['city'] !...Python中通过pivot_table函数实现同样的效果 #设定city为行字段，size为列字段，price为值字段。分别计算price的数量和金额并且按行与列进行汇总。...数据统计 1.数据采样 Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能 ? Python通过sample函数完成数据采样 #简单的数据采样 df_inner.sample(n=3) ?...Sample函数中参数replace，用来设置采样后是否放回 #采样后不放回 df_inner.sample(n=6, replace=False) #采样后放回 df_inner.sample(n=6

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R语言学习笔记-Day6

(x," |,") #按" "或","进行拆分1.3 按位置提取字符str_sub(x,5,9)1 "birch"#提取第5到第9个字符1.4 字符检测str_detect(x2,"h")对每个字符串内的字符进行检测...")#正则表达式"\d"代表数字1.8 大小写转换tolower()#字符串内全部字母转换为小写2 数据框2.1 排序arrange(test,Sepal.Length)#按照某一列对整个数据框进行排序...test$Sepal.Width#该语句运行完数据框列数即增加无需赋值2.4 筛选列、行select() #筛选列filter() #筛选行2.5 管道符号x1 = select(iris,-5)...#反选，筛选除第5列外的数据x2 = as.matrix(x1)x3 = head(x2,50) #截取前端行（前50行）heatmap(x3)-->嵌套heatmap(head(as.matrix(select...(X,MARGIN,FUNCTION,...)apply(test,2,mean)#1 X代表数据框/矩阵名#2 MARGIN以数值作代表，1为行，2为列#*3 FUNCTION为函数#如何取出30个随机数中最大的

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问 ChatGPT 关于GPT的事情：压缩篇

5.微调：在压缩后的小型模型上进行微调，以恢复一些性能损失。可以使用具有相似任务的较小数据集进行微调，以确保模型保持一定的性能水平。...6.重要性权重调整：根据不同任务的需求，可以通过对不同层的权重进行调整，降低某些层的重要性，从而减小模型的大小。二、我可不可以直接把相邻几层的参数合并来减少模型体积？...为了将一个包含128个数字的数组arr采样为32个数字的加权平均值，我们可以使用矩阵相乘的方法。首先，我们创建一个大小为32x128的权重矩阵weights，其中每个元素都是随机生成的权重值。...然后，将数组arr视为大小为1x128的矩阵，并通过矩阵乘法将其与权重矩阵相乘。最后，将得到的32x128结果矩阵按行求和，得到一个大小为32的加权平均值数组。...它有32个头部，每个头部128维，现在我想通过使用矩阵相乘，把它采样成8个头部，每个头部32维，请写一段Python代码完成这件事情。

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