当我从不同大小的分布中随机抽样时，我惊讶地发现执行时间似乎主要与被抽样的数据集的大小成比例，而不是被抽样的值的数量。示例:
import pandas as pd
import numpy as np
import time as tm
#generate a small and a large dataset
testSeriesSmall = pd.Series(np.random.randn(10000))
testSeriesLarge = pd.Series(np.random.randn(10000000))
sampleSize = 10
tStart = tm.time()
currSample = testSeriesLarge.sample(n=sampleSize).values
print('sample %d from %d values: %.5f s' % (sampleSize, len(testSeriesLarge), (tm.time() - tStart)))
tStart = tm.time()
currSample = testSeriesSmall.sample(n=sampleSize).values
print('sample %d from %d values: %.5f s' % (sampleSize, len(testSeriesSmall), (tm.time() - tStart)))
sampleSize = 1000
tStart = tm.time()
currSample = testSeriesLarge.sample(n=sampleSize).values
print('sample %d from %d values: %.5f s' % (sampleSize, len(testSeriesLarge), (tm.time() - tStart)))
tStart = tm.time()
currSample = testSeriesSmall.sample(n=sampleSize).values
print('sample %d from %d values: %.5f s' % (sampleSize, len(testSeriesSmall), (tm.time() - tStart)))
输出是:
sample 10 from 10000 values: 0.00126 s
sample 10 from 10000000 values: 1.10504 s
sample 1000 from 10000 values: 0.00122 s
sample 1000 from 10000000 values: 1.15000 s
这似乎违反直觉。也许我很密集，但问题似乎类似于生成随机索引列表，而且我希望采样值的数量很重要，而数据集的大小并不重要。我已经尝试了另一种或两种具有类似结果的实现，但我开始觉得我只是遗漏了一个基本问题。
我的问题有两个:(1) 这是一个基本问题还是 pandas 实现的一个怪癖？ (2) 是否有一种明显更快的方法可以采用这种方式从大型数据集中随机抽样？
最佳答案
pandas.Series.sample() 在您的案例中归结为:
rs = np.random.RandomState()
locs = rs.choice(axis_length, size=n, replace=False)
return self.take(locs)
慢的部分是rs.choice():
%timeit rs.choice(100000000, size=1, replace=False)
1 loop, best of 3: 9.43 s per loop
生成单个随机数大约需要10秒!如果将第一个参数除以 10，则大约需要 1 秒。太慢了!
如果您使用 replace=True，它会非常快。如果您不介意结果中出现重复条目，那么这就是您的一种解决方法。
choice(replace=False) 的 NumPy 文档说:
This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3]
这几乎可以解释问题——它生成大量可能的值，将它们打乱顺序，然后取前 N 个。这是性能问题的根本原因，并且已在此处作为 NumPy 中的问题报告: https://github.com/numpy/numpy/pull/5158
这显然很难在 NumPy 中修复，因为人们依赖于 choice() 在使用相同的随机种子值时不会改变(在 NumPy 的版本之间)的结果。
由于您的用例非常狭窄，您可以这样做:
def sample(series, n):
locs = np.random.randint(0, len(series), n*2)
locs = np.unique(locs)[:n]
assert len(locs) == n, "sample() assumes n << len(series)"
return series.take(locs)
这提供了更快的时间:
sample 10 from 10000 values: 0.00735 s
sample 10 from 1000000 values: 0.00944 s
sample 10 from 100000000 values: 1.44148 s
sample 1000 from 10000 values: 0.00319 s
sample 1000 from 1000000 values: 0.00802 s
sample 1000 from 100000000 values: 0.01989 s
sample 100000 from 1000000 values: 0.05178 s
sample 100000 from 100000000 values: 0.93336 s
关于python - 为什么随机抽样与数据集而不是样本量成比例？ ( Pandas .sample() 示例)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43011497/
类classAprivatedeffooputs:fooendpublicdefbarputs:barendprivatedefzimputs:zimendprotecteddefdibputs:dibendendA的实例a=A.new测试a.foorescueputs:faila.barrescueputs:faila.zimrescueputs:faila.dibrescueputs:faila.gazrescueputs:fail测试输出failbarfailfailfail.发送测试[:foo,:bar,:zim,:dib,:gaz].each{|m|a.send(m)resc
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭4年前。Improvethisquestion我想在固定时间创建一系列低音和高音调的哔哔声。例如:在150毫秒时发出高音调的蜂鸣声在151毫秒时发出低音调的蜂鸣声200毫秒时发出低音调的蜂鸣声250毫秒的高音调蜂鸣声有没有办法在Ruby或Python中做到这一点？我真的不在乎输出编码是什么(.wav、.mp3、.ogg等等)，但我确实想创建一个输出文件。
我有一个模型:classItem项目有一个属性“商店”基于存储的值，我希望Item对象对特定方法具有不同的行为。Rails中是否有针对此的通用设计模式？如果方法中没有大的if-else语句，这是如何干净利落地完成的？ 最佳答案 通常通过Single-TableInheritance. 关于ruby-on-rails-Rails-子类化模型的设计模式是什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.co
我正在使用的第三方API的文档状态:"[O]urAPIonlyacceptspaddedBase64encodedstrings."什么是“填充的Base64编码字符串”以及如何在Ruby中生成它们。下面的代码是我第一次尝试创建转换为Base64的JSON格式数据。xa=Base64.encode64(a.to_json) 最佳答案 他们说的padding其实就是Base64本身的一部分。它是末尾的“=”和“==”。Base64将3个字节的数据包编码为4个编码字符。所以如果你的输入数据有长度n和n%3=1=>"=="末尾用于填充n%
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
为什么4.1%2返回0.0999999999999996？但是4.2%2==0.2。 最佳答案 参见此处:WhatEveryProgrammerShouldKnowAboutFloating-PointArithmetic实数是无限的。计算机使用的位数有限(今天是32位、64位)。因此计算机进行的浮点运算不能代表所有的实数。0.1是这些数字之一。请注意，这不是与Ruby相关的问题，而是与所有编程语言相关的问题，因为它来自计算机表示实数的方式。 关于ruby-为什么4.1%2使用Ruby返
它不等于主线程的binding，这个toplevel作用域是什么？此作用域与主线程中的binding有何不同？>ruby-e'putsTOPLEVEL_BINDING===binding'false 最佳答案 事实是，TOPLEVEL_BINDING始终引用Binding的预定义全局实例，而Kernel#binding创建的新实例>Binding每次封装当前执行上下文。在顶层，它们都包含相同的绑定(bind)，但它们不是同一个对象，您无法使用==或===测试它们的绑定(bind)相等性。putsTOPLEVEL_BINDINGput
我可以得到Infinity和NaNn=9.0/0#=>Infinityn.class#=>Floatm=0/0.0#=>NaNm.class#=>Float但是当我想直接访问Infinity或NaN时:Infinity#=>uninitializedconstantInfinity(NameError)NaN#=>uninitializedconstantNaN(NameError)什么是Infinity和NaN？它们是对象、关键字还是其他东西？ 最佳答案 您看到打印为Infinity和NaN的只是Float类的两个特殊实例的字符串
如果您尝试在Ruby中的nil对象上调用方法，则会出现NoMethodError异常并显示消息:"undefinedmethod‘...’fornil:NilClass"然而，有一个tryRails中的方法，如果它被发送到一个nil对象，它只返回nil:require'rubygems'require'active_support/all'nil.try(:nonexisting_method)#noNoMethodErrorexceptionanymore那么try如何在内部工作以防止该异常？ 最佳答案 像Ruby中的所有其他对象
关闭。这个问题需要detailsorclarity.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？通过editingthispost添加细节并澄清问题.关闭8年前。Improvethisquestion为什么SecureRandom.uuid创建一个唯一的字符串？SecureRandom.uuid#=>"35cb4e30-54e1-49f9-b5ce-4134799eb2c0"SecureRandom.uuid方法创建的字符串从不重复？