使用Python的random.sample生成随机抽样

一、什么是random.sample

Python的random.sample()函数是一种快速简便的随机抽样技术，它使用相对随机性来从一个序列中选择一组子样本，并返回该子样本列表。

换句话说，random.sample()函数可用于从列表、元组或集合中抽取一定数量的元素作为新列表的一部分。

该函数的基本使用方法非常简单，只需要提供一个序列和所需的抽样数量即可开始使用。

import random

lst = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
sample_lst = random.sample(lst, 5)
print(sample_lst)

上述示例代码展示了生成一个长度为10的列表，并抽取其中的5个元素。

二、random.sample的参数

random.sample函数有两个参数：一个是需要进行抽样的序列，另一个是所需抽取的样本数量

其中，在样本数量小于序列长度的情况下，random.sample函数的表现效果最好。

# 执行抽样操作
sample_lst = random.sample(lst, 5)

需要进行随机抽样的序列可以是list、set或tuple，与Python的其他随机函数（例如random.shuffle()）不同，随机抽样中不会更改原始序列。

三、random.sample的优点

相对于其他随机抽样方法，random.sample()函数的优点在于：

1、简便易行：只需要提供一个序列和所需的抽样数量即可。

2、违反规则的概率较小：与随机采样器不同，如果您已知要创建的样本大小，则random.sample()可以避免重复的样本，产生可重复且非偏差的样本

3、可预测性高：使用随机数生成器生成可选择样本的相对随机性，而不是使用系统时钟或其他外部因素。因此，如果在相同的时间和相同的计算机上运行多次该函数，则生成的选项将具有相同的统计属性。如果您需要沿着时间轴生成可重复的实验，这非常有用。

四、random.sample的效率

在Python库中，random模块是最常用和最方便使用的随机库之一。实际上，所有基本类型都有一个与之对应的随机函数。

在评估样本模型时，计算样本数量、执行数据抽取，并在抽样结果上执行统计测试和假设检验等操作需要大量的计算资源。随机模块中提供了多种函数来生成各种类型的随机数和随机变量，并支持各种抽样方法，包括随机抽样、分层抽样和聚类抽样等。

# 它的效率比random.sample函数要低
# 从列表中随机抽取样本
sample_lst = [lst[i] for i in sorted(random.sample(range(len(lst)), 5))]
print(sample_lst)

在Python中，我们可以使用numpy库的random.choice()函数，它与random.sample()函数有相似的表现效果。但是，如果样本的大小接近于序列的大小，或者样本从相似的分布中获取，则numpy.random.choice()函数的效率会受到影响。

五、应用场景

random.sample函数广泛应用于各种场景，如：

1、用于实现汽车、航空器、医学技术等的模拟测试

2、用于构建模型样本以进行分析和组合

3、在数据科学中，用随机样本来测试算法的性能和假设，以及定量和定性分析数据等

六、总结

random.sample()函数是Python标准库中的一个非常实用的函数，它可以用来进行随机抽样操作，并且易于使用，效率高。随着数据处理需求不断增长，如何高效地处理数据已经成为了重要的挑战。因此，掌握好random.sample函数的使用方法，能够大大提高数据处理的效率和准确性。