使用以下数据框，只有2个可能的标签:namef1f2label0A8911A5312B8903C9204C8105C9106D2107D9708D3109E51110E36111E711我编写了一段代码，按“名称”列对数据进行分组，并将结果转换为一个numpy数组，因此每一行都是特定组的所有样本的集合，标签是另一个numpy数组:数据:[[89][53][00]]#Alable=1[[89][00][00]]#Blable=0[[92][81][91]]#Clable=0[[21][97][31]]#Dlable=0[[51][36][71]]#Elable=1标签:[[1][0][0
给定以下数据集作为pandas数据框df:index(asDateTimeobject)|Name|Amount|IncomeOutcome---------------------------------------------------------------2019-01-28|Customer1|200.0|Income2019-01-31|Customer1|200.0|Income2019-01-31|Customer2|100.0|Income2019-01-28|Customer2|-100.0|Outcome2019-01-31|Customer2|-100.0|O
我需要从range(n)中所有可能的数字元组中提取一个样本，无需替换。也就是说，我有(0,0),(0,1),...,(0,n),(1,0),(1,1),...,(1,n),...,(n,0),(n,1),(n,n),我正在尝试获取这些元素的k个样本。我希望避免显式构建此集合。如果我需要从数字序列而不是数字元组中获取样本，我知道random.sample(range(n),k)简单高效。当然，我可以显式构建包含所有可能的(n*n=n^2)元组的列表，然后调用random.sample。但如果k比n^2小得多，那可能效率不高。我不确定在效率方面，Python2和3是否相同；我使用Pytho
我非常熟悉使用ReservoirSampling在一次数据传递中从一组未确定的长度中进行采样。在我看来，这种方法的一个局限性是它仍然需要在返回任何结果之前遍历整个数据集。从概念上讲，这是有道理的，因为必须让整个序列中的项目有机会替换以前遇到的项目，以实现统一的样本。有没有办法在整个序列被评估之前产生一些随机结果？我正在考虑一种非常适合python的itertools库的惰性方法。也许这可以在给定的容错范围内完成？对于这个想法，我将不胜感激!为了稍微澄清一下这个问题，这张图总结了我对不同采样技术在内存中与流式传输之间权衡的理解。我想要的是属于流采样类别的东西，我们事先不知道人口的长度。显
我试图将一个时间段的总和平均分配给较高采样时间段的组成部分。我做了什么:>>>rng=pandas.PeriodIndex(start='2014-01-01',periods=2,freq='W')>>>ts=pandas.Series([i+1foriinrange(len(rng))],index=rng)>>>ts2013-12-30/2014-01-0512014-01-06/2014-01-122Freq:W-SUN,dtype:float64>>>ts.resample('D')2013-12-3012013-12-31NaN2014-01-01NaN2014-01-02
我正在开发一个程序，该程序将跟踪二进制Blob中心的点，类似于弯曲的五彩纸屑。稍后我将用三次样条曲线拟合这些点。作为计划的一部分，我需要:-创建一个二维向量，对二值图像中的斜线进行采样，-计算沿五彩纸屑团每个位置使用的角度。以下是一些图像示例，以及所追踪点的草图:找到黑色五彩纸屑垂直部分的中心很简单。假设你在一个黑色像素中，找到左右白色边缘，中间是它们之间距离的一半。这样做很容易，因为用于进行上述计算的二维向量只是图像的一行。但是五彩纸屑并不总是笔直垂直排列!有时它们是弯曲的，或水平对齐的。这里需要的是一个2d向量，它以一定角度切割五彩纸屑的一部分。从图像中采样这个有角度的矢量的最有效
我有一些大型数组(约1亿个点)需要进行交互式绘图。我目前正在使用Matplotlib。按原样绘制数组变得非常慢并且是一种浪费，因为无论如何您都无法可视化那么多点。所以我创建了一个最小/最大抽取函数，该函数与轴的“xlim_changed”回调相关联。我采用最小/最大方法，因为数据包含我不想通过单步执行数据而错过的快速峰值。有更多包装器裁剪到x限制，并在某些条件下跳过处理，但相关部分如下:defmin_max_downsample(x,y,num_bins):"""Breakthedataintonum_binsandreturnsmin/maxforeachbin"""pts_per_
我要resampleaDataFrame具有包含日期时间列和其他一些键的多索引。数据框看起来像:importpandasaspdfromStringIOimportStringIOcsv=StringIO("""ID,NAME,DATE,VAR11,a,03-JAN-2013,691,a,04-JAN-2013,771,a,05-JAN-2013,752,b,03-JAN-2013,692,b,04-JAN-2013,752,b,05-JAN-2013,72""")df=pd.read_csv(csv,index_col=['DATE','ID'],parse_dates=['DA
如果您不关心我要实现的细节，请跳过下面的水平线我正在尝试使用NumPy对某些统计数据进行引导错误估计。我有一个数组x，并希望计算统计量f(x)的误差，误差分析中通常的高斯假设不成立。x非常大。为此，我使用numpy.random.choice()对x重新采样，其中我重新采样的大小是原始数组的大小，并进行了替换:resample=np.random.choice(x,size=len(x),replace=True)这让我对x有了新的认识。现在必须重复此操作约1,000次才能给出准确的误差估计。如果我生成1,000个这种性质的重采样；resamples=[np.random.choice
请问目前数据集的API是否允许实现过采样算法？我处理高度不平衡的类(Class)问题。我在想在数据集解析过程中对特定类进行过度采样会很好，即在线生成。我已经看到了rejection_resample函数的实现，但是这会删除样本而不是复制它们，并且它会减慢批处理生成的速度(当目标分布与初始分布有很大不同时)。我想实现的是:举个例子，看看它的类概率决定是否复制它。然后调用dataset.shuffle(...)dataset.batch(...)得到迭代器。最好的(在我看来)方法是对低概率类别进行过度采样，并对最可能的类别进行子采样。我想在线进行，因为它更灵活。
