数据帧的分层随机抽样
我有一个格式如下的数据框: head(子集)# 蚂蚁 0 1 1 0 1# 年龄 1 2 2 1 3# lc 1 1 0 1 0 我需要根据年龄和 lc 使用随机样本创建新数据框.例如，我想要来自 age:1 和 lc:1 的 30 个样本，来自 age:1 和 lc:0 的 30 个样本等. 我确实看过随机抽样方法，例如； newdata
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在三角形中采样随机点
假设您有一个任意三角形，其顶点为 A、B 和 C.这篇论文(第4.2节)说可以生成随机点，P，均匀地从三角形ABC内通过以下顶点的凸组合: P = (1 - sqrt(r1)) * A + (sqrt(r1) * (1 - r2)) * B + (sqrt(r1) * r2) * C 其中r1和r2统一由[0, 1]绘制，sqrt为正方形根函数. 你如何证明在三角形ABC内均匀分布的采样
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如何在 R 中重复 1000 次这种随机游走模拟?
我正在模拟一个一维对称随机游走过程: y[t] = y[t-1] + epsilon[t] 其中白噪声由 epsilon[t] ~ N(0,1) 在时间段 t 中表示.在这个过程中没有漂移. 另外，RW 是对称的，因为 Pr(y[i] = +1) = Pr(y[i] = -1) = 0.5. 这是我在 R 中的代码: set.seed(1)t=1000epsilon=sample
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测试折叠上的 CV 和欠采样
我对构建具有不平衡数据的 ML 分类器有点迷茫 (80:20).数据集有 30 列；目标是标签.我想预测专业课.我正在尝试重现以下步骤: 拆分训练/测试数据 在训练集上执行简历 仅对测试折叠应用欠采样 在 CV 的帮助下选择模型后，对训练集进行欠采样并训练分类器 在未触及的测试集上估计性能(召回) 我所做的如下所示: y = df['标签']X = df.drop('标签'
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如何绘制Android音乐播放器的波形?
我的手机自带的默认动态壁纸之一是实时显示背景中播放的音乐波形的壁纸.我想知道如何才能做到这一点.看来我应该以某种方式访问背景音乐的流数据并实时计算样本，但我不知道如何获取流数据.我想我可以按照本教程显示波形 http://codeidol.com/java/swing/Audio/Build-an-Audio-Waveform-Display/，但我不确定如何去做.帮助将不胜感激/
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如何使用插值将 MATLAB 中向量的大小加倍?
基本上，如果我有以下矩阵: [1, 2, 3 ,4, 10] 我需要在插值时爆炸它，如下所示: [1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 7, 10]. 本质上，通过填充两个周围值的平均值来增强它. 假设我是否需要为 n 执行此操作，而不是像我们这里那样只添加 1 个值. 解决方案 你需要使用 interp1 和 'linear' 插值方法: >>v
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从 List 中取出 n 个随机元素?
如何从 ArrayList 中取出 n 个随机元素?理想情况下，我希望能够连续调用 take() 方法以获取另一个 x 元素，而无需替换. 解决方案 两种主要方式. 使用Random#nextInt(int): Listlist = createItSomehow();随机随机=新随机()；Foo foo = list.get(random.nextInt(list.size())
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从数据框中分层随机抽样
我有一个格式如下的数据框: 头部(子集)# 蚂蚁 0 1 1 0 1# 年龄 1 2 2 1 3# lc 1 1 0 1 0 我需要根据年龄和 lc 使用随机样本创建新的数据框.例如，我想要来自 age:1 和 lc:1 的 30 个样本，来自 age:1 和 lc:0 等的 30 个样本. 我确实研究过随机抽样方法，例如； newdata 但这不是我想要的代码. 解决方案
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确定音频样本调的算法
我对确定音频样本的音调很感兴趣.算法将(或可能)如何尝试近似音乐音频样本的调? Antares Autotune 和 Melodyne 是两种可以执行此类操作的软件. 任何人都可以就这将如何工作给出一些外行的解释吗?通过分析和弦进行等的频谱，以数学方式推导出歌曲的调. 这个话题让我很感兴趣！ 编辑 - 可以从对此问题做出贡献的每个人那里找到精彩的来源和丰富的信息. 特
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没有VTK的python中3D数据的插值/子采样
我想做的很简单，但到目前为止我还没有找到一个简单的方法: 我有一个带有浮点值的 3D 直线网格(因此有 3 个坐标轴 -1D numpy 数组 - 用于网格单元的中心和一个具有相应形状的 3D numpy 数组，每个单元中心都有一个值)，我想使用线性插值将整个数组插入(或者您可以称之为子采样)到子采样数组(例如大小因子为 5).到目前为止，我所看到的所有方法都涉及 2D，然后是 1D 插值或
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数字音频格式
我有一个矢量化的 wav 文件，其值在 -1 到 1 之间，88,200 个样本，44.1 kHz 采样率，可以在两秒内听到音频.我想通过蓝牙将音频发送到蓝牙模块、arduino、DAC 和带耳塞的 3.5 毫米分线板. 当我最后收到它时，我听到了噼啪声.我试图重新创建这是 MATLAB，结果证明它是缩放(乘以 + 将值移到 0 以上)和由于接收器引起的采样率变化的组合.当然，我可以用低效的
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Matlab 以特定采样率从串口读取
我正在尝试使用下面的 matlab 代码从发送到串行端口的两个传感器(在我的 arduino 上)读取值.但是，它错误地说 ???试图访问sensor1(1)；索引越界，因为 numel(sensor1)=0 并且如果没有发生错误，则结果不准确.我知道这一点，因为我只是将 1 和 2 作为传感器值发送到 com 端口，结果两个数组也包含一些零(当一个应该全为 1 而另一个全为 2 时).感谢任何帮
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在 SQL 中使用每组不同的样本大小进行无替换采样
使用提供的表格，我想每天随机抽样用户.要抽样的用户数在 to_sample 列中指定，并由另一个查询填充.在这个例子中，我想在第一天抽取 1 个观察样本，在第二天抽取 2 个观察样本(但这会随着查询的每次执行而改变，所以不要把你的注意力放在这些数字上).我希望分配到不同日期的用户不同(没有重叠分配). drop table if exists test;创建表测试(user_id int,day
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将数据帧拆分为确认性和探索性样本
我有一个非常大的数据框(N = 107,251)，我希望将其分成相对相等的一半(~53,625).但是，我希望进行拆分以使三个变量在两组中保持相等的比例(关于性别、6 个级别的年龄类别和 5 个级别的区域). 我可以独立(例如，通过 prop.table(xtabs(~dat$Gender)))或组合(例如，通过 prop.table(xtabs(~dat$Gender + dat$Regi
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分层抽样，组大小低于 R 中的样本大小
我有以下格式的市场响应数据: head(df)ID市场 q1 q2470 法国 1 3625 德国 0 2155 意大利 1 6648 西班牙 0 5862 法国 1 7699 德国 0 8460 意大利 1 6333 西班牙 1 5776 西班牙 1 4 以及以下频率: 表(df$market)法国 140德国 300意大利 50西班牙 75 我需要创建一个数据框，其中包含每个市场 1
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从数据分位数中随机抽样，同时保留原始概率分布
按照我之前的题为:“随机抽样从数据集中，同时保留原始概率分布"，我想从测量收集的 >2000 个数字中进行采样.我想执行几个测试(我在每个测试中最多取 10 个样本)，同时在整个测试过程和每个测试中(尽可能多地)保留概率分布.现在，我不是完全随机抽样，而是将数据划分为 5 个分位数，在 10 次测试中，我从每个分位数中抽取 2 个数据元素，对每个分位数中的数据数组使用均匀随机分布. 完全随机
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随机子集数据后如何在R中写入剩余的数据帧
我从数据框中随机抽取了一个样本.但是我不知道如何获取剩余的数据框. df 我想要的是将剩余的数据框与其他 3 行一起获取. 解决方案 sample 每次运行时都会设置一个随机种子，因此如果你想重现它的结果，你要么需要 set.seed 或将其结果保存在变量中. 解决您的问题，您只需在索引前添加 - 即可获得数据集的其余部分.另外，如果您想选择行(与您的问题不同)，请不要忘记在
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错误“无法访问“DataFrameGroupBy"对象的可调用属性“sample"，请尝试使用“apply"方法"
模拟数据: df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'国家':['美国'，'美国'，'美国'，'美国'，'美国'，'加拿大'，'加拿大'，'加拿大'，'美国'，'加拿大']}) 假设我想为每个国家/地区抽取一个观察结果: df.groupby('country').sample(1) 我收到此错误: Attribu
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在每个唯一日期的特定时间从 DF 中的列中查找值
我问了这个问题，我得到了一个答案，该答案适用于具有顺序和非缺失数据的一般情况，但不适用于我的情况.我有一个如下所示的 DF. eventTime MeteredEnergy Demand RunningHoursLamps6/7/2018 0:00 67.728 64 1037.822018 年 6 月 7 日 1:00 67.793 64 1038.822018 年 6 月 7 日 2:00
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R 中的分层 k 折交叉验证
假设我有一个多类数据集(例如 iris).我想执行分层的 10 倍 CV 来测试模型性能.我在包 splitstackchange 中找到了一个名为 stratified 的函数，它根据我想要的数据比例给我一个分层的折叠.因此，如果我想要一个测试折叠，它将是 0.1 个数据行. #One Fold库(splitstackchange)分层(虹膜，c(“物种")，0.1) 我想知道如何在 10
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