Python的random模块提供了许多用于生成随机数的函数。其中，random.sample(sequence, k)函数可用于从指定序列中随机选取固定数量的元素，并返回这些元素的列表。
一、函数用法
random.sample(sequence, k)函数需要两个参数：一个是具有多个元素的序列，另一个是要选取的元素的数量。如果要从一个序列中选取长度为k的随机子序列，则可以使用以下方法：
import random data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] sample_data = random.sample(data, k=3) print(sample_data)
该程序将从data中选取3个随机元素，并输出该子序列：
[7, 3, 1]
如果要在随机过程中避免重复元素，可以使用random.sample()函数的变种。在这种情况下，选取的数量k不能大于序列的长度。如下所示：
import random data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] sample_data = random.sample(data, k=len(data)) print(sample_data)
此程序将对data序列进行完全随机化，并输出：
[3, 1, 6, 5, 8, 10, 9, 4, 2, 7]
二、应用实例
随机选样是数据分析的一项常见操作。例如，我们可以使用random.sample()函数来生成一个样本，以对总体数据的分布进行推断。以下是一个简单的例子：
import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = np.random.normal(0, 1, 10000) # 生成一个随机正态分布的序列 sample_data = random.sample(data.tolist(), k=1000) plt.hist(data, bins=50, alpha=0.5, color='b') # 绘制总体分布的直方图 plt.hist(sample_data, bins=50, alpha=0.5, color='r') # 绘制样本分布的直方图 plt.show()
此程序将生成一个随机正态分布的序列，然后选取1000个样本点进行分析。通过在同一个画布上绘制总体分布和样本分布的直方图，可以很容易地比较它们的相似之处以及差异之处。
三、使用小技巧
random.sample()函数还有一种应用情景，即从字符串或列表中随机选择一个元素。以下是一些例子：
import random s = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' random_char = random.sample(s, k=1) print(random_char)
此程序将在字母表中随机选取一个字母，并输出：
['m']
在下一个例子中，我们从列表pizza_choices中随机选择一种披萨，以为晚餐做决定提供参考：
import random
pizza_choices = ['cheese', 'pepperoni', 'sausage', 'vegetable', 'hawaiian']
pizza_choice = random.sample(pizza_choices, k=1)
print("Tonight's pizza special: " + pizza_choice[0] + " pizza")
该程序将从pizza_choices序列中随机选取一种披萨，并输出结果：
Tonight's pizza special: vegetable pizza
四、结语
random.sample()函数是Python中一个强大的随机选样工具。它不仅可以从数字列表中随机选取样本，还可以从字符串、元组、集合等序列中选取元素。此外，该函数还可以用于生成随机序列、数据采样、统计分布推断等多种应用情景。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/293146.html
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