مثال 1: ڈیٹا دلیل کے ساتھ نمونہ () فنکشن کا استعمال
تصادفی طور پر نمبر بنانے کے لیے R کا نمونہ () فنکشن نمونہ ڈیٹا کے ساتھ فراہم کیا جانا چاہیے۔ نمونہ ڈیٹا نمونہ () فنکشن کا مطلوبہ دلیل ہے جس کا کوڈ درج ذیل میں دیا گیا ہے:
ڈیٹا ایکس < --.ج ( 10 , بیس , 30 , 40 , پچاس , 60 , 70 , 80 , 90 , 100 )نمونہ ( ڈیٹا ایکس , 3 )
نمونہ ( ڈیٹا ایکس , 3 )
یہاں، ہم سب سے پہلے 'ڈیٹا ایکس' متغیر کے اندر انٹیجر عناصر کے ویکٹر تیار کرتے ہیں۔ اگلا، ہم کوڈ میں نمونہ() فنکشن کو دو بار کال کرتے ہیں اور 'ڈیٹا ایکس' ویکٹر کو پاس کرتے ہیں جو ہم نے پہلے اس پر دلیل کے طور پر بنایا تھا۔ نمونے کا پہلا استعمال (ڈیٹا ایکس، 3) 'ڈیٹا ایکس' ویکٹر سے تین عناصر کا بے ترتیب نمونہ لیتا ہے۔ نتائج 'ڈیٹا ایکس' سے تین عناصر کی بے ترتیب ترتیب ہیں۔ اس کے بعد، ہم دوبارہ نمونہ (a, 5) استعمال کرتے ہیں جو 'dataX' ویکٹر سے تین عناصر کا ایک اور آزاد بے ترتیب نمونہ لیتا ہے۔ اس بار، نتیجہ گزشتہ ایک سے بالکل مختلف ہے۔
نمونہ () فنکشن کو دو بار کال کرنے پر آؤٹ پٹ مختلف عناصر کو دکھاتا ہے۔ نوٹ کریں کہ جب بھی ہم نمونے کو تصادفی طور پر بناتے ہیں، ویکٹر سے مختلف عناصر حاصل کیے جاتے ہیں:
مثال 2: Replace Argument کے ساتھ Sample() فنکشن کا استعمال
مزید برآں، ہمارے پاس نمونہ () فنکشن کا 'تبدیل' دلیل ہے جو منطقی اقدار لیتا ہے۔ اگر عنصر کو متبادل آپشن، TRUE کے ساتھ نمونہ دیا جاتا ہے تو ایک سے زیادہ ایک ہی عنصر کو منتخب کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، اگر قدر FALSE پر سیٹ کی جاتی ہے، تو ہر عنصر کا صرف ایک انتخاب ہو سکتا ہے جس کی وجہ سے عناصر کو تبدیل کیے بغیر نمونہ بنایا جا سکتا ہے۔
بے ترتیب_نمبر = c ( گیارہ , 25 , 12 , 89 , چار پانچ , 16 , 67 , 38 , 96 , 55 , 73 )
نمونہ ( بے ترتیب_نمبر , 4 , تبدیل کریں = سچ ہے۔ )
نمونہ ( بے ترتیب_نمبر , 5 , تبدیل کریں = سچ ہے۔ )
یہاں، ہم سب سے پہلے 'random_numbers' متغیر میں کچھ عددی اقدار کے ساتھ ویکٹر کی وضاحت کرتے ہیں۔ اس کے بعد، ہم نمونہ () فنکشن کو طلب کرتے ہیں جہاں 'random_numbers' کو بطور دلیل پاس کیا جاتا ہے۔ '4' کی قدر نمونے () فنکشن کے لیے مخصوص کی گئی ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ یہ 'random_numbers' میں ویکٹر سے صرف چار بے ترتیب قدروں کو منتخب کرتا ہے۔
اگلا، سیمپل() فنکشن میں ریپلس = سچ بتاتا ہے کہ ہر ویلیو کو ایک سے زیادہ بار منتخب کیا جا سکتا ہے۔ پھر، ہم نمونہ () فنکشن کو دوبارہ تعینات کرتے ہیں جو اس بار ویکٹرز سے '5' بے ترتیب قدروں کو منتخب کرتا ہے۔ اسی طرح، ہم نے ہر ویلیو کے لیے ایک سے زیادہ انتخاب کے اختیارات کے لیے پہلے کی طرح 'TRUE' کے ساتھ ریپلیس آرگیومنٹ سیٹ کیا۔
جیسا کہ ہم دیکھ سکتے ہیں، پہلا آؤٹ پٹ 4 تصادفی طور پر منتخب کردہ عناصر کے ویکٹر کو 'random_numbers' ویکٹر سے ظاہر کرتا ہے۔ اگلا آؤٹ پٹ، تاہم، تصادفی طور پر منتخب کردہ عناصر کا '5' ویکٹر دکھاتا ہے:
مثال 3: Size Argument کے ساتھ Sample() فنکشن کا استعمال
اگلی دلیل جو نمونہ () فنکشن پاس کرتا ہے وہ 'سائز' ہے۔ 'سائز' ایک اختیاری پیرامیٹر ہے جو نمونوں کی قدر کی نشاندہی کرتا ہے۔ 'سائز' پیرامیٹر کے ساتھ نمونہ () فنکشن کا کوڈ درج ذیل میں دیا گیا ہے:
ویکٹر < - 1 : 10نمونہ ( ویکٹر , سائز = 5 )
یہاں، عددی ویکٹر کو 'ویکٹرز' متغیر میں 1 سے 10 تک کے عدد کی ترتیب کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ نمونہ () فنکشن کو پھر ویکٹر سے بے ترتیب عناصر کے انتخاب کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ جیسا کہ ہم دیکھ سکتے ہیں، نمونہ() فنکشن دو دلائل لیتا ہے۔ پہلی دلیل وہ ویکٹر ہیں جن سے ہم نمونہ حاصل کرتے ہیں۔ اگلی دلیل وہ سائز ہے جسے '5' کی قدر کے ساتھ مخصوص کیا گیا ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ ویکٹر سے منتخب کرنے کے لیے صرف پانچ عناصر ہیں۔
لہٰذا، منتخب عناصر کو درج ذیل آؤٹ پٹ میں ایک نئے ویکٹر کے طور پر بے ترتیب ترتیب میں واپس کیا جاتا ہے۔
مثال 4: R فہرست کے لیے Sample() فنکشن کا استعمال
مزید برآں، نمونہ() فنکشن R میں فہرست کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مثال کے اس حصے کو فہرست سے بے ترتیب قدر مل جاتی ہے۔
R_list < - فہرست ( 1 : 4 ,913 ,
c ( 'ایکس' , 'YYY' , 'اچھی' ) ,
'ZZZ' ,
5 )
نتیجہ < - R_list [ نمونہ ( 1 : لمبائی ( R_list ) , سائز = 4 ) ]
نتیجہ
یہاں، 'R_list' کی فہرست کو مختلف اقسام کے عناصر کے ساتھ بیان کیا گیا ہے جس میں عدد کا ایک ویکٹر، ایک نمبر، ایک کریکٹر ویکٹر، ایک سٹرنگ اور دوسرا نمبر شامل ہیں۔ اس کے بعد، ہم ایک 'نتیجہ' متغیر بناتے ہیں جہاں نمونہ () فنکشن کو طلب کیا جاتا ہے۔
نمونہ () فنکشن کے اندر، ہم نے '1:length(R_list)' ایکسپریشن سیٹ کیا ہے جو نمونے کے لیے انڈیکس کے ویکٹرز کی نشاندہی کرتا ہے۔ اگلا، ہمارے پاس نمونہ لینے کے لیے عناصر کی تعداد بتانے کے لیے ایک 'سائز' دلیل ہے جو کہ '4' ہے۔ لہذا، 'R_list' 'R_list' کی فہرست سے تصادفی طور پر منتخب کردہ تین عناصر تیار کرتا ہے۔ چونکہ 'R_list' کی فہرست میں عناصر مختلف قسم کے ہوتے ہیں، اس لیے 'نتیجہ' میں آنے والے عناصر بھی مختلف قسم کے ہو سکتے ہیں۔
آؤٹ پٹ نئی فہرست کی نمائندگی کرتا ہے جس میں اصل فہرست کا بے ترتیب سب سیٹ ہوتا ہے:
مثال 5: پروب آرگیومنٹ کے ساتھ نمونہ () فنکشن کا استعمال
مزید برآں، ہمارے پاس نمونہ () فنکشن کا 'پروب' پیرامیٹر ہے۔ 'پروب' دلیل ویکٹر میں منتخب عنصر کا امکان فراہم کرتا ہے۔ نوٹ کریں کہ جب 'مشکل' دلیل کا استعمال نہیں کیا جاتا ہے تو تمام عناصر کو یکساں امکان سمجھا جاتا ہے۔
میرا_ڈیٹا = c ( 31 , 99 , 5 , 24 , 72 )نمونہ ( میرا_ڈیٹا , سائز = 10 , تبدیل کریں = سچ ہے۔ ,
مسئلہ = c ( 0.5 , نمائندہ ( 0.1 , 4 ) ) )
یہاں، عددی ویکٹر کے عناصر کو 'my_data' کہا جاتا ہے۔ اگلے مرحلے میں، ہم نمونہ () فنکشن کو کال کرتے ہیں جہاں 'my_data' کو اس سے تصادفی طور پر منتخب کردہ 10 عناصر کو منتقل کیا جاتا ہے۔ پھر، 'سائز' دلیل کی وضاحت کی گئی ہے جو یہ بتاتی ہے کہ تصادفی طور پر منتخب کرنے کے لیے قدر '10' سائز کی ہونی چاہیے۔ اس کے بعد، ہم 'TRUE' کو 'تبدیل' دلیل کو تفویض کرتے ہیں جس کا مطلب ہے کہ ہر منتخب عنصر کو اگلے کو منتخب کرنے سے پہلے ویکٹر میں بدل دیا جاتا ہے۔ تیسری دلیل جو نمونہ () فنکشن میں بیان کی گئی ہے وہ 'پروب' ہے جو منتخب کیے جانے والے 'my_data' ویکٹر میں ہر عنصر کے امکان کی وضاحت کرتی ہے۔ پہلے عنصر کا امکان '0.5' پر سیٹ کیا گیا ہے۔ باقی چار ویکٹر عناصر کے لیے، امکان '0.1' ہے۔
حسب توقع ویکٹر میں پہلے عنصر کے سب سے زیادہ امکان کے ساتھ درج ذیل آؤٹ پٹ کو بازیافت کیا جاتا ہے:
مثال 6: بارپلاٹ کو رینڈر کرنے کے لیے Sample() فنکشن کا استعمال
آخر میں، نمونہ() فنکشن کو R میں بارپلاٹ بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ دی گئی امکانی تقسیم کے ساتھ ایک زمرہ وار متغیر کی تقسیم کو تصور کیا جا سکے۔
نمونہ_ڈیٹا = c ( 1 , 2 , 3 )بارپلاٹ ( ٹیبل ( نمونہ ( نمونہ_ڈیٹا , سائز = 500 , تبدیل کریں = سچ ہے۔ , مسئلہ = c ( .30 , .60 , .10 ) ) ) )
یہاں، انٹیجر ویلیو کے ویکٹر کے ساتھ 'sample_data' کی وضاحت کرنے کے بعد، ہم نمونے () فنکشن کو تعینات کرکے بارپلوٹ تیار کرتے ہیں۔ سب سے پہلے، ہم بارپلوٹ کو کہتے ہیں جو ٹیبل() فنکشن کو استعمال کرتا ہے تاکہ نتیجے کے نمونے کی فریکوئنسی ٹیبل بنایا جا سکے۔ پھر، ہم ٹیبل() فنکشن کے اندر نمونہ () فنکشن کی وضاحت کرتے ہیں جہاں عدد 1 سے 3 کے ویکٹر سے سائز 1000 کا بے ترتیب نمونہ تیار کیا جاتا ہے۔ پھر، 'پروب' دلیل کا استعمال ہر عدد کو منتخب کرنے کے امکان کی وضاحت کے لیے کیا جاتا ہے۔ .
جیسا کہ ہم اب دیکھ سکتے ہیں، بارپلوٹ کو تین بار کے ساتھ درج ذیل میں پیش کیا گیا ہے، ہر ایک عدد کے لیے ایک، اور سلاخوں کی اونچائی اس عدد سے متعلق ہے جو نمونے میں ہوتا ہے:
نتیجہ
ہم نے دیکھا ہے کہ نمونہ () فنکشن مختلف مثالوں کے ساتھ کیسے کام کرتا ہے۔ نمونہ () فنکشن کو مختلف دلائل کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے جہاں نمونے کے اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے اور دیگر تمام دلائل اختیاری ہوتے ہیں اور مخصوص کیسز کے لیے طلب کیے جاتے ہیں۔ تاہم، نمونہ() فنکشن شماریاتی تجزیہ میں یا بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرتے وقت مفید ہے۔