在python数据分析和科学计算的开发方向之中，对千万、上亿等量级的数据去进行处理分析是常有的事情 。但是如果每次都要去处理这么多数据的话会对程序和服务都造成很大的压力并且速度也会减慢，那么这个时候就需要通过抽样的方法去合理的进行数据处理了 。
文章插图
一、抽样是什么
抽样又称取样，从欲研究的全部样品中抽取一部分样品单位 。其基本要求是要保证所抽取的样品单位对全部样品具有充分的代表性，抽样的目的是从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和推断全部样品特性 。
那么在python之中进行抽样的话就是从一个数据集合之中去随机的取出指定数量的数据去进行分析，通过分析的到的结果就可以在一定的程度上表示这个数据集的整体结果 。
二、Python抽样方法
【Python怎么去进行抽样？Python实现抽样的方法有哪些】抽样是从数据集内随机取数据，那么python之中就可以使用random和numpy这两个模块去分别的来读取数据和去取出数据，示例如下：
data = np.loadtxt('data3.txt') data_sample = data[random.sample([i for i in range(len(data))], 2000)] print(data_sample[:2])print(len(data_sample))使用np打开一个文件之后在通过列表推导式去随机的取出这个文件之中的2000条数据，并输出其中前两条数据 。
以上就是关于“Python怎么去进行抽样？Python实现抽样的方法有哪些”的全部内容了，想要了解更多python的实用知识和代码示例可以持续关注这个频道，每次更新都会有很多新的知识技术分享给大家 。
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