可以随机选取一个元素，自然可以随机选取多个元素。random中提供了choices()函数，注意，复数形式的，末尾多了个s，我们试着随机选取两个英雄进行组合双打：import random# 我们有一个英雄列表，接下来我们随机选取英雄出战heros = ['刘备', '关羽', '张飞', '赵云', '诸葛亮']print(random.choices(heros, k=2...
Python从列表中随机获取元素方法:可以使用python中random模块的sample, choice, choices,randint方法来进行。下面我们一起来看下四种从列表中随机获取元素方法: sample random.sample(sequence, k) sample的作用是从指定序列中随机获取指定长度的片断并随机排列,结果以列表的形式返回。 注意:sample函数不会修改原有序列(下...
而random.sample()不会（一旦元素被拾取，它们将从样本总体中移除，因此，一旦绘制，元素不会被替换- *...
random.seed(a, version)：通过设置不同的种子，这个函数可以固定随机数生成器的起始点，确保在相同的种子下多次运行程序时结果一致。这为需要可重复性的实验或计算提供了便利。▣ 从序列中选择元素 random.choices(seq, weights, ...)：此函数可以从序列中选择元素，支持根据权重进行选择，适用于需要更复杂随机选...
random.shuffle(x[, random]): 将序列x中的元素随机打乱顺序。 random.sample(population, k): 从序列population中随机选择k个不重复的元素。 random.seed(a=None, version=2): 设置随机数生成器的种子,以确保每次运行程序时生成的随机数序列相同。 四、总结 random.choices()函数是Python中用于随机选择元素的一...
如果你希望允许重复抽样,可以使用choices()函数来代替sample()函数。choices()函数与sample()函数类似,但允许重复选择元素。你需要指定抽样次数k(k命名参数),并通过参数weights来为每个元素指定权重(默认情况下,每个元素的权重相等) import random colors = ['red', 'blue', 'green'] ...
self.sampled_clients = self.rng.sample(self.clients, k=self.n_clients_per_round) 5.numpy.random.choices 从序列中按照权重分布采样也可以采用numpy.random.choice实现。其函数原型如下: random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) a: 1-D array-like or int 如果是1-D array-like,那...
接下来，使用random.choices()方法，而不是sample()，因为sample()不直接支持加权随机选择。choices()方法允许你传入权重参数：代码 result = random.choices(items, weights, k=2)在这个示例中，k 参数表示你要选择的元素数量。random.choices()函数将根据权重随机选择2个元素，并将它们存储在 result 列表中。最后...
(random.choices(l1)) # 5 返回数据值本身print(random.choices(l1)) # [5] 以数据的原本类型返回随机抽取多个样本关键词...:sample作用:在数据库中随机抽取多个样本,可指定数量导入模块:import random l1 = [5, 7, 9, 12, 15]print(random.sample(l1, 3)).../value中4.数据键用逗号分隔5.大括号...
与 set 结合：当需要从不支持索引的集合类型（如 set）中抽样时，可以先将 set 转换为列表，再使用 sample()。权重抽样：如果希望某些元素被抽中的概率更高，可以使用 random.choices() 函数，它允许我们指定权重。生成唯一样本序列：虽然 sample() 函数本身就会生成不重复的样本，但在需要更复杂的唯一性控制时，...