1. 导入random模块 要使用sample函数，首先需要导入random模块，可以使用以下代码实现：import random 2. 使用Sample函数进行随机抽样 一旦导入random模块，就可以使用sample函数进行随机抽样。我们只需要将需要抽样的序列和需要抽取的元素个数作为参数传递给sample函数即可。如下示例：sequence = [1, 2, 3, 4, 5, 6,...
由于random.sample()函数是从population中随机选择元素,所以每次执行代码时,抽取的结果都可能不同。 七、总结 通过本文的介绍,我们了解了Python中random.sample()函数的基本语法、参数说明、常见应用场景以及示例代码。这个函数在进行随机抽样和生成随机组合等场景下非常有用。在实际应用中,我们可以根据具体需求,使用random...
在使用sample函数时，首先需要准备好待抽样的序列。该序列可以是列表、元组、集合或其他序列类型。然后，可以根据需求设置抽样数量，调用sample函数进行抽样。下面是一个具体的例子，展示了如何使用sample函数从一个列表中随机抽取指定数量的元素：import random# 列表初始化lst = [1, 3, 5, 7, 9]# 随机抽取两个元...
out_arr = geek.random.random_sample(size =(1, 3)) print ("Output 2D Array filled with random floats : ", out_arr) Output 2D Array filled with random floats : [[0.15468058 0.26536462 0.54954387]] import numpy as geek # output array out_arr = geek.random.random_sample((3, 2, 1)) ...
python中的random 模块 和numpy 中的random 区别: python:(一般只能操作一维的列表,多维也视为一维) random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列。 random.choice从序列中获取一个随机元素。其函数原型为:random.choice(sequence)。参数sequ...
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'] ...
random.sample 函数是 Python 标准库中 random 模块的一部分，用于从序列中进行随机抽样。这个函数的基本语法如下：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....
sampled_list = random.sample(my_list, 3) print("随机抽样后的列表:", sampled_list) 6. random.uniform(a, b) random.uniform(a, b)函数生成一个范围在[a, b]之间的随机浮点数,类似于random.random()但可以指定范围。 import random random_float = random.uniform(1.0, 5.0) ...
一、sample函数的基本用法random模块是Python标准库中用于生成随机数的模块，sample函数是该模块中的一个重要函数之一。sample函数的基本用法如下所示：random.sample(population, k)其中，population表示要进行随机选择的序列或集合，k表示要选择的元素个数。sample函数默认会返回一个列表，其中包含了从population中随机选择...
plist = [2, 3, 4, 5, 6, 7]”，点击Enter键。5 输入：“xlist = random.sample(plist, 3)”，点击Enter键。6 然后输入：“print(xlist)”，打印出相关数据结果。7 在编辑区域点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“运行”选项。8 在运行结果窗口中查看运行结果，可以看到已经使用了random模块sample()方法。