1. replace参数：replace参数决定了是否允许重复抽取相同的元素，默认为False。如果设置为True，则允许重复抽取。例如：sequence = [1, 2, 3, 4, 5]k = 10result = random.sample(sequence, k, replace=True)这个例子中，由于k大于sequence的长度，所以需要允许重复抽取。sample函数将返回一个包含10个随机元素的...
random.sample('abcdefghij', 3) # ['a', 'd', 'b'] 1. 2. 3. 多个字符中选取特定数量的字符组成新字符串: 代码如下: >>> import random >>> import string >>> string.join( random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3) ).replace(" ","") #学习中...
推荐使用random.sample();实际 在遇到生成随机整数的时候,我第一反应就是random.randint(),我们对比下: 循环random.randint(),实际会有重复的元素,而使用 range() + random.sample() 不会重复 【请注意:这个用法 sample(range(10000000), 60) 是本身就给了一个没有重复元素的range】 【若给了一个有重复元素...
import numpy as np # 定义两个示例向量 vector1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) vector2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10]) # 设定采样数量 sample_size = 3 # 有放回随机采样 sampled_with_replacement = (np.random.choice(vector1, sample_size, replace=True), np.random.choice(vector2,...
>>> import random >>> import string >>> string.join( random.sample(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'], 3) ).replace(" ","") # 'fih' 随机选取字符串: 代码如下: >>> import random >>> random.choice ( ['apple', 'pear', 'peach', 'orange', 'lemon']...
np.ramdom.random_sample(n)同sample函数。 np.random.randint(low, high, size)产生离散均匀分布的整数 [low, high) 半开半闭区间 np.random.choice(data, size, replace=False, p)随机抽取 以p为概率在data中取size个值 实例 importnumpyasnp
在这个例子中,random.choice函数从数组arr中随机选择一个元素。你可以通过设置参数来改变抽样的方式,例如你可以设置replace=True来允许重复抽样,或者设置p参数来指定每个元素被抽中的概率。2. Pandas的sample方法Pandas的DataFrame和Series对象都有一个sample方法,可以从这些对象中随机选择行。以下是一个简单的例子: import...
random.sample(population, k, *, counts=None) 通过无重复随机抽样返回包含来自总体的元素的新列表,同时保持原始总体不变。 population: 集合或者序列,为样本总体的容器; k: int,抽取的子序列的长度(元素个数); counts:list,元素为重复样本的权重,即该样本的出现次数。counts中的元素与population的元素一一对应。
python random的里面的方法其实是Random实例化的对象。 下面是几个常用的几个 import random print(random.randint(1,10))# 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print(random.random())# 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print(random.uniform(1.1,5.4))# 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数...
2、使用numpy.random.choice()方法。 代码示例: import numpy as np random_numbers = np.random.choice(range(1, 101), size=10, replace=False) print(random_numbers) 注意事项: 1、性能:对于大量数字的生成,考虑内存和效率,random.sample()通常更优。