首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python :当我们不需要重复的随机样本时如何使用随机样本

在Python中,我们可以使用random模块来生成随机样本。当我们不需要重复的随机样本时,可以使用random.sample()函数来实现。

random.sample()函数的语法如下:

random.sample(population, k)

其中,population表示要从中选择样本的总体,可以是一个序列(如列表、元组)或集合。k表示要选择的样本数量。

下面是使用random.sample()函数生成不重复随机样本的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import random

# 生成一个序列作为总体
population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 从总体中选择3个不重复的随机样本
sample = random.sample(population, 3)

print(sample)

运行以上代码,可能得到的输出结果为:

代码语言:txt
复制
[9, 2, 7]

在这个例子中,我们从包含数字1到10的序列中选择了3个不重复的随机样本。

对于该问题,腾讯云没有特定的产品与之相关。但是,腾讯云提供了丰富的云计算服务,如云服务器、云数据库、云存储等,可以满足开发人员在云计算领域的需求。你可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多相关产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

计算与推断思维 九、经验分布

为了使用 Python 来实现,我们将使用Table的sample方法,它带放回地随机抽取表中的行。它的参数是样本量,它返回一个由选定的行组成的表。...运行该单元格几次,看看它如何变化。 empirical_hist_die(10) 当样本量增加时,经验直方图开始看起来更像是理论概率的直方图。...这里“独立地且在相同的条件下”意味着,无论所有其他重复的结果如何,每个重复都以相同的方式执行。 从总体中取样 当随机样本来自较大总体时,平均定律也成立。 作为一个例子,我们将研究航班延误时间的总体。...为了实现它,我们可以使用for循环。 我们在这里选择了重复 5000 次,但是当你运行这个单元格时,你可以改变它。...因此,当数据科学家试图理解统计的性质时,通常使用经验分布而不是精确的概率分布。 参数的不同估计 这里举一个例子来说明这一点。 到目前为止,我们已经使用了最大的观测序号作为飞机总数的估计。

72710

计算与推断思维 十、假设检验

随机样本和总体之间有多少差异? 随机样本与合格陪审员的分布之间的 TVD,是我们用来衡量两个分布之间距离的统计量。 通过重复抽样过程,我们可以看到不同随机样本的统计量是多少。...在这两种情况下,检验的结论是数据支持备选假设。 约定的历史注解 上面定义的统计学显着性的确定,已经在所有应用领域的统计分析中成为标准。当一个约定被如此普遍遵循时,研究它是如何产生的就有趣了。...虽然绝大多数时候这一步都能产生正确的决策,但有时也会让我们误入歧途。 原因是机会变异。 例如,即使当原假设为真时,机会变异也可能导致样本看起来与原假设的预测完全不同。...在本节中,我们将研究假设的统计检验如何可能得出这样的结论,也就是实际上原假设为真时,数据支持备选假设。...在同一物体上重复测量得到不同的结果并不少见,特别是当测量由不同的人进行时。 所以我们将每个球赋为这个球上进行的两次测量的平均值。

57210
  • matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据|附代码数据

    p=24103 此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 )。 统计推断通常基于最大似然估计 (MLE)。...其想法是,即使您不能通过分析的方式计算后验分布,也可以从分布中生成随机样本,并使用这些随机值来估计后验分布或推断的统计量,如后验均值、中位数、标准差等。...但是,它与其他众所周知的 MCMC 算法不同,因为只需要指定缩放的后验,不需要建议分布或边缘分布。...此示例说明如何使用切片抽样器作为里程测试逻辑回归模型的贝叶斯分析的一部分,包括从模型参数的后验分布生成随机样本、分析抽样器的输出,以及对模型参数进行推断。第一步是生成随机样本。  ...我们可以使用更大的稀释参数重复抽样,以进一步降低相关性。但为了完成本示例的目的,我们将继续使用当前样本。 推断模型参数 与预期相符,样本直方图模拟了后验密度图。

    34600

    计算与推断思维 八、随机性

    首先,我们将使用 Python 进行随机选择。 在numpy中有一个叫做random的子模块,它包含许多涉及随机选择的函数。 其中一个函数称为choice。...在本节中,我们将学习如何使用代码来描述这种情况。条件语句是一个多行语句,它允许 Python 根据表达式的真值选择不同的选项。...Python 将依次求解头部的if和elif表达式,直到找到一个真值,然后执行相应的主体。 else子句是可选的。 当提供else头部时,只有在前面的子句的头部表达式都不为真时才执行else头部。...迭代 编程中经常出现这样的情况,特别是在处理随机性时,我们希望多次重复一个过程。...例如,当且仅当第 3 行被选中时,第 23 行才被选中,并且其几率是 1/10。 但并不是所有的子集都有相同的选中几率。 由于选中的行是等间隔的,大多数行的子集都没有机会被选中。

    77430

    计算与推断思维 十一、估计

    特别是,我们学会了如何使用数据,在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道,某件事情有多大。 例如,在前面的章节中,我们调查了敌人可能拥有的战机数量。...这导致了一个推断问题:如何根据随机样本中的数据,对未知参数做出正确的结论?我们将用推断思维来回答这个问题。 基于随机样本的统计量可能是总体中未知参数的合理估计。...当相关的索引不明确时,你还必须小心列表到底有多长。例如,10 个值的集合的第 87 个百分位数是多少?有序集合的第 8 个值,还是第 9 个,还是其中的某个位置?...从实际的角度来看,我们没有理由抽取样本来估计这个参数,因为我们只是知道它的值。 但在本节中,我们假装不知道这个值,看看我们如何根据随机样本来估计它。...在我们的例子中,我们使用了 5000 次重复,但一般会推荐 10000 次。 自举百分位数方法适用于基于大型随机样本,估计总体中位数或均值。但是,它也有其局限性,所有的估计方法也是如此。

    1.1K20

    一文学习基于蒙特卡罗的强化学习方法

    状态值函数和行为值函数的计算实际上是计算返回值的期望(参见图4.2),动态规划的方法是利用模型计算该期望。在没有模型时,我们可以采用蒙特卡罗的方法计算该期望,即利用随机样本估计期望。...当要评估智能体的当前策略时,我们可以利用策略产生很多次试验,每次试验都是从任意的初始状态开始直到终止,比如一次试验(an episode)为 ? 计算一次试验中状态处的折扣回报返回值为 ?...图4.6 重要性采样 如图4.6所示,当随机变量z的分布非常复杂时,无法利用解析的方法产生用于逼近期望的样本,这时,我们可以选用一个概率分布很简单,很容易产生样本的概率分布 ? ,比如正态分布。...MCMC的方法则不需要提议分布,只需要一个随机样本点,下一个样本会由当前的随机样本点产生,如此循环源源不断地产生很多样本点。最终,这些样本点服从目标分布。...的唯一非负解。 当转移矩阵 ? 满足上述条件时,从任意初始分布 ? 出发,经过一段时间迭代,分布 ? 都会收敛到目标分布 ? 。因此,假设我们已经知道了满足条件的状态转移概率矩阵 ?

    2.3K50

    每个数据科学家都需要知道的5种采样算法

    算法是数据科学的核心,而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息,因此您可以在处理数据时选择最佳方法。 数据科学是对算法的研究。...我们可以选择在整个人口中获得大小为60的随机样本,但是有可能该随机样本在这些城镇之间的均衡程度不高,因此存在偏差,导致估计时出现重大误差。...相反,如果我们选择分别从A镇,B镇和C镇抽取10、20和30个随机样本,则对于相同的样本总规模,我们可以在估计中产生较小的误差。...= train_test_split(X, y, stratify=y, test_size=0.25) 储层采样 我喜欢这个问题陈述: 假设您有一堆长度不详的物品,我们只能重复一次。...采样是数据科学中的一个重要主题,我们实际上并没有如我们所愿地谈论它。 好的抽样策略有时可以使整个项目向前发展。错误的采样策略可能会给我们错误的结果。因此,在选择抽样策略时应格外小心。

    71020

    八种排序算法

    随着步长逐渐减小,所分成的组包含的记录越来越多,当步长的值减小到 1 时,整个数据合成为一组,构成一组有序记录,则完成排序。 我们来通过演示图,更深入的理解一下这个过程。 ?...当序列反序时,移动次数最多,为 3N (N - 1) / 2。 所以,综合以上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)。 空间复杂度 简单选择排序需要占用一个临时空间,在交换数值时使用。...“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。 我们先来考虑第二步,如何合并? 在每次合并过程中,都是对两个有序的序列段进行合并,然后排序。...,接下来,让我们来了解如何分解。...且样本均为随机样本,实测有效。 基数排序 要点 基数排序与本系列前面讲解的七种排序方法都不同,它不需要比较关键字的大小。

    1.1K41

    线性表的排序

    # 算法稳定性 直接插入排序的过程中,不需要改变相等数值元素的位置,所以它是稳定的算法。 # 示例代码 我的 Github 测试例 样本包含:数组个数为奇数、偶数的情况;元素重复或不重复的情况。...随着步长逐渐减小,所分成的组包含的记录越来越多,当步长的值减小到 1 时,整个数据合成为一组,构成一组有序记录,则完成排序。 我们来通过演示图,更深入的理解一下这个过程。...当序列反序时,移动次数最多,为 3N (N - 1) / 2。 所以,综合以上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)。 # 空间复杂度 简单选择排序需要占用一个临时空间,在交换数值时使用。...# 示例代码 我的 Github 测试例 样本包含:数组个数为奇数、偶数的情况;元素重复或不重复的情况。且样本均为随机样本,实测有效。...,接下来,让我们来了解如何分解。

    57820

    面试时写不出排序算法?看这篇就够了

    随着步长逐渐减小,所分成的组包含的记录越来越多,当步长的值减小到 1 时,整个数据合成为一组,构成一组有序记录,则完成排序。 我们来通过演示图,更深入的理解一下这个过程。 ?...当序列反序时,移动次数最多,为 3N (N - 1) / 2。 所以,综合以上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)。 空间复杂度 简单选择排序需要占用一个临时空间,在交换数值时使用。...“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。 我们先来考虑第二步,如何合并? 在每次合并过程中,都是对两个有序的序列段进行合并,然后排序。...,接下来,让我们来了解如何分解。...且样本均为随机样本,实测有效。 基数排序 要点 基数排序与本系列前面讲解的七种排序方法都不同,它不需要比较关键字的大小。

    60811

    计算与推断思维 十二、为什么均值重要

    如果随机样本的性质是真的,不管总体如何,它都能成为一个有力的推理工具,因为我们通常不清楚总体中的数据。大型随机样本的均值分布属于这类性质。这就是随机抽样方法广泛用于数据科学的原因。...为什么随机样本的经验分布出现钟形? 我们如何有效地使用抽样方法进行推理?...下表比较了我们对所有分布和正态分布的了解。 请注意,当z = 1时,切比雪夫的边界是正确的,但没有启发性。...我们在研究切比雪夫边界时指出,不管总体分布如何,结果都可以应用于随机样本,这非常强大,因为在数据科学中,我们很少知道总体的分布。...当样本量为 400 时,所有样本均值的标准差约为总体标准差的二十分之一。当样本量为 625 时,样本均值的标准差为总体标准差的二十五分之一。

    1.1K20

    十分流行的自举法(Bootstrapping )为什么有效

    我们的项目并不总是有充足的数据。通常,我们只有一个样本数据集可供使用,由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是,我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。...自举法(Bootstrapping)是一种重采样技术,可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉,但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。...理想情况下,我们希望从真实的总体中提取多个独立的真实样本以理解总体统计数据。然而我们已经确定,这可能并不总是可行的。因此我们必须使用样本数据集,这是我们拥有的关于总体的最好(也是唯一)信息。...有了这个假设群体,我们可以从中抽取多个(自举)随机样本。这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上,原始样本只是真实总体中的一个样本。...由于允许进行置换抽样,所以自举的样本也可以看作是在不同方法和假设下产生的随机样本。 从这些自举样本中汇总的抽样信息最终将帮助我们获得(相对)准确的总体参数估计值,例如总体均值。

    95420

    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    这个numpy的话就是np.max(), np.min() 三种重要的抽样分布 在使用统计量进行统计推断的时候常常需要知道它的分布, 统计量的分布称为抽样分布, 有三个非常重要的统计量的分布我们需要知道...好了, 关于上面的这些内容,下面看一波python实现了。...下面我们再看看如何根据IQR去掉异常值:异常值可以截尾, 也可以直接去掉: """这里包装了一个异常值处理的代码,可以随便调用""" def outliers_proc(data, col_name,...变异系数 是刻画数据相对分散性的一种度量。变异系数只在平均值不为零时有定义,而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。...当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。 4.

    2.3K20

    蒙特卡洛 VS 自举法 | 在投资组合中的应用(附代码)

    这意味着当一个随机样本从历史回报率的分布中被提取时,它不会被“抛弃”并从“帽子”中移除,而是将其替换并放回,以便在接下来的抽样期间被再次进行选择。...接下来让我们为下载的资产数据绘制我们的价格序列。 ? ? 现在,当对资产组合进行Bootstrapping时,我们要确保我们做法是正确的,这一点至关重要。...答案是否定的,因为我们正在比较“苹果和橙子”——我们需要从同一时间段抽取我们的投资组合成分的样本,只有这样的随机样本才能正确地捕获所有资产之间的相关性。...然后我们会多次重复此过程,每次记录模拟的“投资组合回报” ——这个模拟回报路径的集合就是我们的自举法的输出。...最后,我们看下使用参数化的蒙特卡罗方法,之后我们可以快速比较各种方法之间的结果。 如前所述,参数化的蒙特卡罗方法涉及使用基础总体的特征来生成随机样本的值。

    3.5K20

    机器学习数学基础:数理统计与描述性统计

    这个numpy的话就是np.max(), np.min() 三种重要的抽样分布 在使用统计量进行统计推断的时候常常需要知道它的分布, 统计量的分布称为抽样分布, 有三个非常重要的统计量的分布我们需要知道...好了, 关于上面的这些内容,下面看一波python实现了。...下面我们再看看如何根据IQR去掉异常值:异常值可以截尾, 也可以直接去掉: """这里包装了一个异常值处理的代码,可以随便调用""" def outliers_proc(data, col_name,...变异系数 是刻画数据相对分散性的一种度量。变异系数只在平均值不为零时有定义,而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。...当需要比较两组数据离散程度大小的时候,如果两组数据的测量尺度相差太大,或者数据量纲的不同,变异系数可以消除测量尺度和量纲的影响。 4.

    1.7K20

    一文看懂中心极限定理

    当我们从总体中抽取一个随机样本并计算其均值时,由于抽样波动,它很可能与总体均值不同.样本统计量和总体参数之间的变化称为抽样误差....抽样分布是指从总体中抽取的一个给定样本的所有可能值的分布. 抽样分布均值是指从总体中选取的给定样本容量样本均值的分布. 抽样分布步骤: 我们将从总体中抽取随机样本(s1,s2…sn)....当我们从总体中抽取许多随机样本时,这些变化就会抵消掉.抽样均值的均值等于总体均值 抽样分布的标准差等于总体标准差除以根号下样本容量抽样分布的标准差等于总体标准差除以根号下样本容量抽样分布的标准差等于总体标准差除以根号下样本容量...[对于大多数分布,n>30将给出一个接近正态的抽样分布] 抽样分布的性质也适用于中心极限定理。 置信区间 通过使用置信区间,我们可以说总体均值将处于某个范围内....最常用的置信水平 99%置信水平→Z得分= 2.58 95%置信水平→Z得分= 1.96 90%置信水平→Z得分=1.65 使用Python和Seaborn进行抽样分布 例子: 假设我们要计算一所学校所有学生的平均分

    2.2K70

    滴滴四面:常见的8种排序算法你最擅长哪些?它们的算法思想是?

    随着步长逐渐减小,所分成的组包含的记录越来越多,当步长的值减小到 1 时,整个数据合成为一组,构成一组有序记录,则完成排序。 我们来通过演示图,更深入的理解一下这个过程。...当序列反序时,移动次数最多,为 3N (N - 1) / 2。 所以,综合以上,简单排序的时间复杂度为 O(N2)。 空间复杂度 简单选择排序需要占用一个临时空间,在交换数值时使用。...“合并”——将划分后的序列段两两合并后排序。 我们先来考虑第二步,如何合并? 在每次合并过程中,都是对两个有序的序列段进行合并,然后排序。...,接下来,让我们来了解如何分解。...且样本均为随机样本,实测有效。 基数排序 要点 基数排序与本系列前面讲解的七种排序方法都不同,它不需要比较关键字的大小。

    52500

    十分流行的自举法(Bootstrapping )为什么有效

    通常,我们只有一个样本数据集可供使用,由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是,我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。...自举法(Bootstrapping)是一种重采样技术,可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉,但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。...理想情况下,我们希望从真实的总体中提取多个独立的真实样本以理解总体统计数据。然而我们已经确定,这可能并不总是可行的。因此我们必须使用样本数据集,这是我们拥有的关于总体的最好(也是唯一)信息。...有了这个假设群体,我们可以从中抽取多个(自举)随机样本。这就好像我们从真实总体中获得了多个样本。 注:实际上,原始样本只是真实总体中的一个样本。...由于允许进行置换抽样,所以自举的样本也可以看作是在不同方法和假设下产生的随机样本。 从这些自举样本中汇总的抽样信息最终将帮助我们获得(相对)准确的总体参数估计值,例如总体均值。

    75030
    领券