matlab randomsample,randperm和randsample函数用法对比
构建替代数据的时候,一种常见的思路是打乱原数据的排列次序,通过随机置换原数据的排列次序从而产生和原数据系列统计特征(如均值、方差、分布)一致的随机数据。具体到Matlab中,此思路的实现会涉及到两个命令:randperm和randsample
p.s. 相关的重新排序命令还包括:
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Reordering Algorithms
amd Approximate minimum degree permutation
colamd Column approximate minimum degree permutation
colperm Sparse column permutation based on nonzero count
dmperm Dulmage-Mendelsohn decomposition
ldl Block LDL' factorizationfor Hermitian indefinite matrices
randperm Random permutation
symamd Symmetric approximate minimum degree permutation
symrcm Sparse reverse Cuthill-McKee ordering
1、RANDPERM
根据Matlab文档,randperm最常用的用法是是返回一个从1-n的包含n个数的随机排列(每个数字只出现一次)——以行向量的形式
p = randperm
(n) returns a row vector containing a random permutation of the integers from1 to n inclusive
如果希望从1-n的数字序列里面随机返回k个数,则可以使用
p = randperm(n,k)
其中,这k个数之间彼此也是不相同的。可见,randperm能够产生不重复的随机排列,结合原数据,可写成类似下面的形式:
new = old( randperm( size(old,1) ) , : );
这样新数组中的各行就被重排了。如果各列也需要重排,则可以嵌套使用。
Matlab文档中还说,randperm完成的是不重复的重排采样(k-permutations),如果结果中的数需要重复多次出现的情况,则可以用:
randi(n,1,k)
randperm和rand、randi、randn一样,其随机数的生成是收到rng命令控制的,因此,可通过该命令影响随机数据流rand stream的情况。
2、RANDSAMPLE
randsample的命令组合比randperm要复杂,事实上这个命令内部也有对randperm的调用。因此,在适当的情况下,使用randperm的速度理论上比randsample快。(事实上也快很多)
randsample的命令格式:
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y = randsample(n,k)
y = randsample(population,k)
y = randsample(n,k,replacement)
y = randsample(population,k,replacement)
y = randsample(n,k,true,w)
y = randsample(population,k,true,w)
y = randsample(s,...)
第一种情形,randsample(n,k)和randperm(n,k)的功能一样,都是产生k个不相同的数(1-n)。
第二种情形,randsample(ARRAY,k),事实上就是randperm和原数组结合使用的形式,从ARRAY数组里面随机取出k个不相同的数。
第三种情形,replacement是一个bool变量,为1的时候,取出的数可能是重复的,为0的时候,可能不重复。
很显然,看到这里,会发现randsample和randperm很相似,譬如,之前旧数组随机排序的需求可写成下面的样式:
new = old( randsample(1:length(matrix) , length(matrix) ,0),: );
or
new = randsample( old, length(old),0 );
事实上更有用的是第四种情形,多出来一个w,是权重系数,能够根据此权重系数在原数组(或1-n数组)里面选出可能重复的k个数。典型用法譬如:
R = randsample('ACGT',48,true,[0.15 0.35 0.35 0.15])
上面的语句能够产生48个内容为ATCG的随机字串,且A出现的权重为0.15,其余类推。这个显然在生物信息学中很有用。ATCG也就是DNA的碱基序列。
第五种情形,可以用自己提供的随机数stream替换系统默认的随机数,s必须派生自Matlab的RandStream类。
小结
通过对比,我们很容易的发现randperm比randsample更直接更底层,而randsample则是对各种使用的情形进行了封装。randsample最有用的优势是可以很方便的实现随机数的权重分布。
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