使用numpy.random.choice 如果你更习惯使用numpy,你也可以利用numpy.random.choice方法来实现同样的目的。注意使用replace=False参数,以确保不放回抽样。 AI检测代码解析 importnumpyasnp# 定义一个数组data=np.array(['A','B','C','D','E'])# 抽取 3 个元素sample=np.random.choice(data,3,replace=False)...
以下是一个使用random.sample()函数实现不放回抽样的示例代码: importrandomdefrandom_sampling_without_replacement(data,k):returnrandom.sample(data,k) 1. 2. 3. 4. 在上述代码中,random_sampling_without_replacement()函数接受两个参数:data表示要从中抽样的序列,k表示要抽取的样本数量。函数内部使用random.sa...
random.sample是无放回,如果我们需要无放回采样(即每一项只能采一次),那我们需要使用random.sample。需要注意的是,如果使用该函数,将无法定义样本权重。该函数原型如下: random.sample(population, k, *, counts=None)¶ population: 欲采样的序列 k: 采样元素个数 counts: 用于population是可重复集合的情况,定义...
Sample generator using only r calls to random.random(). defsample(n,r):"Generate r randomly chosen, sorted integers from [0,n)"rand=random.randompop=nforsampinxrange(r,0,-1):cumprob=1.0x=rand()whilex<cumprob:cumprob-=cumprob*samp/poppop-=1yieldn-pop-1# Example call to select t...
我知道random.sample(),但是我没有找到一个没有替换的重复采样的实现。我下面的伪代码缺少从原始列表中移除采样元素的操作。然而,当我编写这个函数时,我想知道是否已经实现了类似这样的功能,或者没有一个更优雅的解决方案呢? Pseudo-Code def repeated_sample_without_replacement(my_list, n): ...
random.sample(population, k) Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence. Used for random sampling wi
>>>importrandom >>>random.choice(['apple','pear','banana']) 'apple' >>>random.sample(range(100),10)# sampling without replacement [30,83,16,4,8,81,41,50,18,33] >>>random.random()# random float 0.17970987693706186 >>>random.randrange(6)# random integer chosen from range(6) ...
Chooses k unique random elements from a population sequence or set. #在range()指定范围内,返回指定个数的随机数样本列表>>> random.sample(range(10000), 10)[1817, 5551, 3549, 8889, 750, 265, 5890, 7658, 4068, 1249]>>> random.sample(range(100,1000), 12)[786, 280, 897, 970, 767, ...
will also be valid random samples. This allows raffle winners (the sample) to be partition...
3.6 新版功能.random.shuffle(x[,random])将序列x随机打乱位置。 可选参数random是一个0参数函数,在 [0.0, 1.0) 中返回随机浮点数;默认情况下,这是函数 random() 。 要改变一个不可变的序列并返回一个新的打乱列表,请使用``sample(x, k=len(x))``。