用Python進行抽樣的步驟：

第1部分：導(dǎo)入需要的庫

importrandom#導(dǎo)入標(biāo)準(zhǔn)庫

importnumpyasnp#導(dǎo)入第三方庫

這里用到了Python內(nèi)置標(biāo)準(zhǔn)庫random以及第三方庫Numpy，前者用于做隨機抽樣，后者用于讀取文件并做數(shù)據(jù)切片使用。

第2部分：實現(xiàn)簡單隨機抽樣

data=np.loadtxt('data3.txt')#導(dǎo)入普通數(shù)據(jù)文件

data_sample=data[random.sample([iforiinrange(len(data))],2000)]

#隨機抽取2000個樣本

print(data_sample[:2])#打印輸出前2條數(shù)據(jù)

print(len(data_sample))#打印輸出抽樣樣本量

首先通過Numpy的loadtxt方法讀取數(shù)據(jù)文件。

然后使用Random庫中的sample方法做數(shù)據(jù)抽樣。

由于sample庫要求抽取的對象是一個序列或set，因此這里使用了一個列表推導(dǎo)式直接基于data數(shù)據(jù)集的記錄數(shù)生成索引列表，

然后再返回給sample隨機抽樣，抽樣數(shù)量為2000;最后從data中直接基于索引獲得隨機抽樣后的結(jié)果。

打印輸出前2條數(shù)據(jù)和總抽樣樣本量。返回結(jié)果如下：

[[-4.595013488.827416534.400965993.40332532-6.54589933]

[-7.23173404-8.926925196.828308733.03780054.64450399]]

2000

第3部分：傳統(tǒng)方法

ind=[]

foriinrange(len(data)):

ind.append(i)

而這里的列表推導(dǎo)式的寫法[iforiinrange(len(data))]除了在語法上更加簡潔和優(yōu)雅外，在性能上同樣會有提升。

我們通過如下實驗做簡單測試，對從0到1000000的每個數(shù)求平方然后添加到列表。兩種方法如下：

#方法1：傳統(tǒng)方法

importtime

t0=time.time()#開始時間

ind=[]

foriinrange(1000000):

sqr_values=i*i

ind.append(sqr_values)

t1=time.time()#結(jié)束時間

print(t1-t0)#打印時間

#方法2：列表推導(dǎo)式

importtime

t0=time.time()#開始時間

sqr_values=[i*iforiinrange(1000000)]

t1=time.time()#結(jié)束時間

print(t1-t0)#打印時間

上述代碼執(zhí)行后的輸出結(jié)果分別是：

0.39202237129211426

0.12700724601745605

上面只是簡單的計算邏輯并且數(shù)據(jù)量也不大，

如果配合大數(shù)據(jù)量以及更復(fù)雜的運算，

那么效率提升會非常明顯。

以上內(nèi)容為大家介紹了如何用Python進行抽樣?希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關(guān)知識，請關(guān)注IT培訓(xùn)機構(gòu):千鋒教育。