sample函数Python和R语言中的区别
引言
采样是统计学领域中的一项重要技术，用于从总体中提取具有代表性的子集。Python和R语言都是用于数据分析和统计建模的流行编程语言，它们都提供sample函数来执行采样任务。本文将深入探讨sample函数在Python和R语言中的区别，重点介绍其用法、参数、功能和效率。
用法
Python：
python
import random
sample_data = random.sample(population, k)
population：要从中采样的总体。可以是列表、元组或ndarray。k：要提取的样本大小。
R：
r
sample_data <- sample(population, size = k)
population：要从中采样的总体。可以是向量、数据框或列表。size：要提取的样本大小。
参数
| 参数 | Python | R |
|—|—|—|
| with_replacement | 可选 | 可选 |
| random_state | 可选 | 可选 |
with_replacement：布尔值，指定采样是否允许替换。默认值为False（Python）和FALSE（R），表示不替换。random_state：用于设置伪随机数生成器的种子。这对于确保采样结果的可重复性很有用。
功能
Python和R中的sample函数具有相似功能，但有一些细微差别：
- 去重：默认情况下，Python中的sample函数不会进行去重，这意味着如果总体中存在重复元素，它们可能会在样本中出现多次。另一方面，R中的sample函数默认情况下进行去重，这意味着样本中的元素将始终是唯一的。
- 随机性：Python中的sample函数使用
random模块中的伪随机数生成器，而R中的sample函数使用内置的伪随机数生成器。两种语言都提供了设置种子以确保可重复性的选项。 - 性能：总体而言，Python中的sample函数在处理较大数据集时效率更高。这是因为Python中的伪随机数生成器比R中使用的内置生成器更有效率。
示例
Python：
python
population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_data = random.sample(population, 5)
print(sample_data)
R：
r
population <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
sample_data <- sample(population, size = 5)
print(sample_data)
问答
-
Python中的sample函数是否允许替换？
默认情况下为否，可以用with_replacement参数将其设置为真。 -
R中的sample函数会自动执行去重吗？
是的，默认情况下会执行去重。 -
哪种语言中的sample函数在处理大数据集时效率更高？
Python。 -
sample函数在统计建模和数据分析中有什么应用？
创建训练和测试集、验证数据和执行重采样技术。 -
如何确保Python和R中的采样结果可重复？
通过设置random_state参数或使用seed()函数。
原创文章，作者：谭明烟，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_76511.html
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