import numpy as npimport random# 生成1000个随机数data = np.random.random(1000)# 随机抽取100个样本sample = random.sample(list(data), 100)# 打印结果print(sample)在这个示例中，我们首先使用NumPy库中的random函数生成了一个包含1000个随机数的数组。然后，我们使用sample函数从该数组中随机抽取了100个样本...
import randompopulation = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]k = 5sample_list = random.sample(population, k)print(sample_list)运行结果可能为：[8, 6, 4, 2, 10]在上述示例中，我们使用sample函数从population中随机选择5个元素，由于sample函数是默认进行无放回采样的，因此每次选择之后，选中...
import random # 假设df是一个DataFrame df = pd.DataFrame({'col1': range(100), 'col2': range(100, 200)}) # 从DataFrame中随机选择10行 sample = random.sample(list(df.index), 10) df_sample = df.loc[sample]2.在算法中的应用 在算法设计中，我们经常需要随机选择元素进行操作。比如，...
Python的random模块中的sample()函数可以从给定的序列中随机选择指定数量的元素。这是一个非常实用的功能,下面是一个简单的示例。 importrandom# 定义一个包含元素的列表my_list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]# 随机选择3个元素random_selection=random.sample(my_list,3)print("随机选择的元素:",random_selectio...
random.sample()：返回基于原始列表的新随机列表。random.sample()也可用于随机排列字符串和元组，它会创建一个新列表。使用 random.shuffle() 随机排列列表元素shuffle() 函数直接将序列的所有元素随机排序，没有返回值。「shuffle() 语法格式:」import randomrandom.shuffle(lst)import randomlist1 = [1, 2, 3,...
首先，sample函数属于Python的random模块，它的作用是从给定的序列中随机抽取指定数量的元素，而不重复。这对于模拟实验、随机选择数据或者游戏开发来说非常有用。让我们来看一个简单的例子，假设我们有一个列表 my_list，里面有一些元素，我们想要随机选择其中的几个。这就是sample函数的用武之地了！import random my...
python 随机获取list中数据 python里随机在list里抽取,随机数可以用于数学,游戏,安全等领域中,还经常被嵌入到算法中,用以提高算法效率,并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。random模块,用于生成伪随机数,之所以称之为伪随机数,是因为真正
一、使用random.sample()随机取n个元素 方法:导入random函数,设置取的元素个数。 import random lst=["张三","李四","王五","赵六","麻七","侯八"] print(random.sample(lst,3)) 二、用列表推导式随机取元素 import random lst=["张三","李四","王五","赵六","麻七","侯八"] print([random....
random.sample(sequence, k)sequence：表示要从中进行抽样的序列，可以是列表、元组、集合或其他可迭代对象。k：表示要抽取的元素数量。基本用法示例 现在让我们通过一些基本示例来了解如何使用 random.sample 函数。示例 1：从列表中随机抽取元素 import randommy_list = [1, 2, 3, 4, 5]sampled_list = random...
Python学习笔记:利用sample函数实现随机抽样 一、random模块中的sample函数 定义和用法 sample(L, n)从序列L中随机抽取n个元素,并将n个元素以list形式返回。 此方法不会更改原始顺序。 实例 importrandom mylist = ['apple','banana','cherry']print(random.sample(mylist, k=2))# ['cherry', 'apple']...