python明文暗文抽樣叫什么

暗文抽樣又稱暗碼抽樣，是一種從一組暗碼中抽取一部分暗碼作為樣本，以便進行后續統計分析和實驗的抽樣方法。這種抽樣方法在實踐中，可以保證抽取的樣本與總體具有一定的相似性，從而提高統計結果的準確性。暗文抽樣主要適用于語言學和文化學研究，其中研究者可以從一組暗碼中抽取一部分暗碼，以進行實驗或統計分析。

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python中的排列組合

在日常的工作學習中，我們肯定會遇到排列組合問題，比如，在5種顏色的球中，任意取3個，共有多少種組合方式，這也包括有放回和無放回抽樣。

在python中，自帶的排列組合函數，都在python的指導工具包itertools中。

product 笛卡爾積（有放回抽樣排列）

permutations 排列（不放回抽樣排列）

combinations 組合,沒有重復（不放回抽樣組合）

combinations_with_replacement 組合,有重復（有放回抽樣組合）

python3中返回的為對象，可以通過迭代讀取將值輸出。

end

Python 數據處理（二十四）—— 索引和選擇

如果你想獲取 'A' 列的第 0 和第 2 個元素，你可以這樣做:

這也可以用 .iloc 獲取，通過使用位置索引來選擇內容

可以使用 .get_indexer 獲取多個索引:

警告 ：

對于包含一個或多個缺失標簽的列表，使用 .loc 或 [] 將不再重新索引，而是使用 .reindex

在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一個有效標簽，就可以使用 .loc[list-of-labels]

但是現在，只要索引列表中存在缺失的標簽將引發 KeyError 。推薦的替代方法是使用 .reindex() 。

例如

索引列表的標簽都存在

先前的版本

但是，現在

索引標簽列表中包含不存在的標簽，使用 reindex

另外，如果你只想選擇有效的鍵，可以使用下面的方法，同時保留了數據的 dtype

對于 .reindex() ，如果有重復的索引將會引發異常

通常，您可以將所需的標簽與當前軸做交集，然后重新索引

但是，如果你的索引結果包含重復標簽，還是會引發異常

使用 sample() 方法可以從 Series 或 DataFrame 中隨機選擇行或列。

該方法默認會對行進行采樣，并接受一個特定的行數、列數，或數據子集。

默認情況下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 參數進行替換采樣

默認情況下，每一行被選中的概率相等，但是如果你想讓每一行有不同的概率，你可以為 sample 函數的 weights 參數設置抽樣權值

這些權重可以是一個列表、一個 NumPy 數組或一個 Series ，但它們的長度必須與你要抽樣的對象相同。

缺失的值將被視為權重為零，并且不允許使用 inf 值。如果權重之和不等于 1 ，則將所有權重除以權重之和，將其重新歸一化。例如

當應用于 DataFrame 時，您可以通過簡單地將列名作為字符串傳遞給 weights 作為采樣權重（前提是您要采樣的是行而不是列）。

sample 還允許用戶使用 axis 參數對列進行抽樣。

最后，我們還可以使用 random_state 參數為 sample 的隨機數生成器設置一個種子，它將接受一個整數（作為種子）或一個 NumPy RandomState 對象

當為該軸設置一個不存在的鍵時， .loc/[] 操作可以執行放大

在 Series 的情況下，這實際上是一個追加操作

可以通過 .loc 在任一軸上放大 DataFrame

這就像 DataFrame 的 append 操作

由于用 [] 做索引必須處理很多情況（單標簽訪問、分片、布爾索引等），所以需要一些開銷來搞清楚你的意圖

如果你只想訪問一個標量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，這兩個方法在所有的數據結構上都實現了

與 loc 類似， at 提供了基于標簽的標量查找，而 iat 提供了基于整數的查找，與 iloc 類似

同時，你也可以根據這些索引進行設置值

如果索引標簽不存在，會放大數據

另一種常見的操作是使用布爾向量來過濾數據。運算符包括：

|(or) 、 (and) 、 ~ (not)

這些必須用括號來分組，因為默認情況下， Python 會將 df['A'] 2 df['B'] 3 這樣的表達式評估為 df['A'] (2 df['B']) 3 ，而理想的執行順序是 (df['A'] 2) (df['B'] 3)

使用一個布爾向量來索引一個 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一樣。

您可以使用一個與 DataFrame 的索引長度相同的布爾向量從 DataFrame 中選擇行

列表推導式和 Series 的 map 函數可用于產生更復雜的標準

我們可以使用布爾向量結合其他索引表達式，在多個軸上索引

iloc 支持兩種布爾索引。如果索引器是一個布爾值 Series ，就會引發異常。

例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正確的。但是 df.iloc[s，1] 會引發 ValueError 。

使用Python構造經驗累積分布函數（ECDF）

對于一個樣本序列 ，經驗累積分布函數 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定義為

其中 是一個指示函數，如果 ，指示函數取值為1，否則取值為0，因此 能反映在樣本中小于 的元素數量占比。

根據格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一個樣本滿足獨立同分布(IID)，那么其經驗累積分布函數 會趨近于真實的累積分布函數 。

首先定義一個類，命名為ECDF：

我們采用均勻分布（Uniform）進行驗證，導入 uniform 包，然后進行兩輪抽樣，第一輪抽取10次，第二輪抽取1000次，比較輸出的結果。

輸出結果為：

而我們知道，在真實的0到1均勻分布中， 時， ，從模擬結果可以看出，樣本量越大，最終的經驗累積分布函數值也越接近于真實的累積分布函數值，因此格利文科定理得以證明。

文章標題：Python函數抽樣 python抽獎函數
標題網址：http://vcdvsql.cn/article0/dopegio.html

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