这篇文章将为大家详细讲解有关用Python进行抽样的方法，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

用Python进行抽样的步骤：

第1部分：导入需要的库

importrandom#导入标准库importnumpyasnp#导入第三方库

这里用到了Python内置标准库random以及第三方库Numpy，前者用于做随机抽样，后者用于读取文件并做数据切片使用。

第2部分：实现简单随机抽样

data=np.loadtxt('data3.txt')#导入普通数据文件data_sample=data[random.sample([iforiinrange(len(data))],2000)]#随机抽取2000个样本print(data_sample[:2])#打印输出前2条数据print(len(data_sample))#打印输出抽样样本量

首先通过Numpy的loadtxt方法读取数据文件。

然后使用Random库中的sample方法做数据抽样。

由于sample库要求抽取的对象是一个序列或set，因此这里使用了一个列表推导式直接基于data数据集的记录数生成索引列表，

然后再返回给sample随机抽样，抽样数量为2000;最后从data中直接基于索引获得随机抽样后的结果。

打印输出前2条数据和总抽样样本量。返回结果如下：

[[-4.595013488.827416534.400965993.40332532-6.54589933][-7.23173404-8.926925196.828308733.03780054.64450399]]2000

第3部分：传统方法

ind=[]foriinrange(len(data)):ind.append(i)

而这里的列表推导式的写法[i for i in range(len(data))]除了在语法上更加简洁和优雅外，在性能上同样会有提升。

我们通过如下实验做简单测试，对从0到1000000的每个数求平方然后添加到列表。两种方法如下：

#方法1：传统方法importtimet0=time.time()#开始时间ind=[]foriinrange(1000000):sqr_values=i*iind.append(sqr_values)t1=time.time()#结束时间print(t1-t0)#打印时间#方法2：列表推导式importtimet0=time.time()#开始时间sqr_values=[i*iforiinrange(1000000)]t1=time.time()#结束时间print(t1-t0)#打印时间

上述代码执行后的输出结果分别是：

0.392022371292114260.12700724601745605

上面只是简单的计算逻辑并且数据量也不大，

如果配合大数据量以及更复杂的运算，

那么效率提升会非常明显。

关于用Python进行抽样的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。