Náhodný výběr řádků

V tomto cvičení porovnáš dvě metody náhodného výběru řádků (záznamů) s opakováním v pandas DataFramu:

Vestavěnou funkci pandas .sample()
Generátor náhodných celých čísel z NumPy np.random.randint()

V statistice i strojovém učení se algoritmy běžně trénují na 75 % dostupných dat a jejich výkon se pak testuje na zbývajících 25 %.

V tomto cvičení náhodně vybereme 75 % všech odehraných pokerových kombinací oběma metodami a zjistíme, která z nich je rychlejší.

Toto cvičení je součástí kurzu

Psaní efektivního kódu s pandas

Zobrazit kurz

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Extract number of rows in dataset
N=poker_hands.shape[0]

# Select and time the selection of the 75% of the dataset's rows
rand_start_time = time.time()
poker_hands.iloc[np.random.randint(____=0, high=____, ____=int(0.75 * N))]
print("Time using Numpy: {} sec".format(time.time() - rand_start_time))

Upravit a spustit kód