dataframe.sample(n=none, frac=none, replace=false, weights=none, random_state=none, axis=none)
n是要抽取的行數。（例如n=20000時，抽取其中的2w行）
frac是抽取的比列。（有一些時候，我們並對具體抽取的行數不關係，我們想抽取其中的百分比，這個時候就可以選擇使用frac，例如frac=0.8，就是抽取其中80%）
replace：是否為有放回抽樣，取replace=true時為有放回抽樣。replace=false(預設就是false)是無放回的取樣，當取樣數n大於樣本數且沒有設定replace=true時，會出現異常
weights：指定樣本抽中的概率，預設等概論抽樣；
random_state：指定抽樣的隨機種子，可以使得每次抽樣的種子一樣，每次抽樣結果一樣
mR 隨機抽樣
1.問題由來 google曾經有一道非常經典的面試題 給你乙個長度為n的鍊錶。n很大，但你不知道n有多大。你的任務是從這n個元素中隨機取出k個元素。你只能遍歷這個鍊錶一次。你的演算法必須保證取出的元素恰好有k個，且它們是完全隨機的 出現概率均等 這道題的解法非常多，網上討論也非常熱烈。本文要討論的是...
MySQL隨機抽樣
最近由於需要大概研究了一下mysql的隨機抽取實現方法。舉個例子，要從tablename表中隨機提取一條記錄，大家一般的寫法就是 select from tablename order by rand limit 1。但是，後來我查了一下mysql的官方手冊，裡面針對rand 的提示大概意思就是，在...
R隨機抽樣
x為總體向量 n為樣本容量 replace f表示無放回抽樣 replace t表示放回抽樣 prob可以設定不等概率抽樣 sample x,n,replace f,prob null 用r模擬擲硬幣 h表示正面 t表示反面 有放回抽樣 sample c h t 10,replace t 1 h t...