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python中抽样函数 python随机抽取一个数

IT技术数据

使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）对于一个样本序列，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中是一个指示函数，如果 ， 指示函数取值为1，否则取值为0，因此能反映在样本中小于的元素数量占比 。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数会趋近于真实的累积分布函数。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果 。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中，时， ， 从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值 ， 因此格利文科定理得以证明 。
如何用python编写一个从随机数表1~100中抽取三个样本的随机数程序？#导入随机数模块
import random
#定义一个空的数组，用作取样表
reList = []
#为取样表赋值，1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法，取3个随机数
res = random.sample(reList,k=3)
print("三个随机数是：{}".format(res))
数据分析师—技术面试数据分析师—技术面试
三月份开始找实习，到现在已经有半年的时间了，在这半年的时间中，该经历的基本上都已经经历，春招实习时候，拿到了7个offer，校招时候，成功的拿下一份心仪的工作 ， 结束了我的秋招旅程 。对于面试，技术层面即算法、软件等等，业务层面就是忽悠（毕竟没有做过完整的项目），但是也要有自己的逻辑和思考方式（这方面我也有很大的欠缺），下面将自己的面试经历梳理为技术层面和业务层面，来分享给大家 。
技术面试
一、软件
1. R语言的文件读?。篶sv文件的读取方式（read.csv），txt文件的读取方式（read.table）
2. R语言中一些小函数的作用
①apply函数：1代表调用每一行的函数，0代表调用每一列的函数（注意其用法和Python的区别）
②runif函数：生成均匀分布的随机数
③sample（，return = TRUE）：随机有放回的抽样
3. Python中list列表和元组的最大区别：元组的值不可以改变 ， 但是列表的值是可以改变的 。
4.数据库中表的连接方式
①内部连接：innerjoin
②外部连接：outerjoin
③左连接：leftjoin
注：对于数据分析，建议大家无论是R，Python，sql都有自己一套流程化的体系，这一体系可以很好的帮助你解决实际中的问题 。
二、算法
对于算法（分类，聚类，关联等），更是建议大家有一套流程化的体系，在面试算法的时候，是一个依次递进的过程，不要给自己挖坑，相反，更要将自己的优势发挥的淋漓尽致，把自己会的东西全部释放出来 。
下面我将自己的所有面试串联起来 ， 给大家分享一下，仅供参考 。
面试官：小张同学，你好，看了你的简历，对相关算法还是略懂一些，下面开始我们的面试，有这么一个场景，在一个样本集中，其中有100个样本属于A，9900个样本属于B，我想用决策树算法来实现对AB样本进行区分，这时会遇到什么问题：
小张：欠拟合现象 ， 因为在这个样本集中，AB样本属于严重失衡状态，在建立决策树算法的过程中 ， 模型会更多的偏倚到B样本的性质，对A样本的性质训练较差 ， 不能很好的反映样本集的特征 。
面试官：看你决策树应该掌握的不错，你说一下自己对于决策树算法的理解？

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