sampling

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我正在使用sample（）函数从骰子对象中获取随机样本。 > die [1] 1 2 3 4 5 6 > sample(x=die , size=1 , replace=TRUE) [1] 1 > sample(x=die , size=1 , replace=TRUE) [1] 1 > sample(x=die , size=1 , replace=TRUE) [1] 5 > s

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使用R的样本均值的置信区间

我的数据帧包含500个样本，每个样本的大小为100。下面是快照。我需要计算90/95/99平均值的置信区间。 head(Means_df) Means 1 14997 2 11655 3 12471 4 12527 5 13810 6 13099 我使用下面的代码，但只获取一行的置信区间。任何人都可以帮助我的代码？ tint <- matrix(NA, nrow = di

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在ParaView中对图像数据重采样点源

如何将仅包含点的多边形网格（在一个单元 - >点源中）重新采样为在ParaView中设置的图像数据。我正在使用即将推出的ParaView 5.2版中的Resample to Image过滤器。所有重采样数据数组的范围都是[0,0]，而不是其预期值。

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“概率的数量不正确”使用错误检（）

我试图样本（），但每当我在它使用的自定义概率，它不断显示“不正确的数字概率的” 我已经试过几乎所有但仍然卡住。请指导我，什么我做错了.. 代码： sample(10:50,4,replace = T,prob = c(.1,.2,.3,.4)) 错误sample.int（长度（X），大小，更换，概率）：的数量不正确概率

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如何从pandas multiindex中获取随机（bootstrap）示例

我试图从Pandas中的multiindex数据框中创建一个引导样本。下面是一些代码来生成我需要的那种数据。 from itertools import product import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'group1': [1, 1, 1, 2, 2, 3], 'group2': [13

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在规范和闪亮的警告：产生的NAs

有没有人遇到并设法解决在Shiny R中从正态分布抽样的问题？我正在努力寻找解决方案：之前询问过这个问题，但没有找到答案。使用rnorm进行采样会导致完全由Shiny中的NA组成的输出; Shiny app之外没有这样的问题。 library(shiny) ui<-shinyUI(fluidPage( sidebarPanel( sliderInput("Rmax", label="gro

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从python中的大型数据框中快速采样大量的数据

我有一个非常大的数据框（大约1.1M行），我试图对它进行采样。我有一个索引列表（约70,000个索引），我想从整个数据框中选择。这是我用尽为止，但所有这些方法都服用了太多的时间：方法1 - 使用大熊猫： sample = pandas.read_csv("data.csv", index_col = 0).reset_index() sample = sample[sample['Id']

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python从不同概率的不同分布采样

我想实现一个从三个不同的多元高斯分布返回100个采样的函数。 numpy提供了一种从单一多元高斯样本中抽样的方法。但我找不到一种方法从三种不同的采样概率的多元变量中抽样。我的要求是与概率$ [0.7，0.2，0.1]从均值和协方差3个多变量高斯$如下 G_1 mean = [1,1] cov =[ [ 5, 1] [1,5]] G_2 mean = [0,0] cov =[ [ 5, 1] [

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非均匀（不规则）采样数据的系统识别

我想用MATLAB的系统识别工具箱（App）和命令行来识别我的quadcopter的模型。我有输入和输出信号都是非均匀采样，具体来说，连续测量之间的采样时间在整个实验中不是恒定的。我发现，有可能创建使用MATLAB的非均匀数据集： FlightData = iddata(inputs, outputs, [],'SamplingInstants', time, 'Name', dataName)

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在python中运行速度不同

我想从python中的串口获取采样。但如果我运行一个测试代码来知道它的速率，python会给我不同的值！通常每秒约24000次。但有时这些代码只能运行14000次。什么是最大的差异原因？如果我想要取样100万我该怎么办？这是用于测试运行速度的示例代码： import time def g(start=0, stop=5, step=1): while start < stop: