用python的random.sample和seed函數生成獨特的隨機樣本

一、random.sample函數的用法

random.sample函數是python自帶的隨機抽樣函數，用於從一個序列中隨機選擇指定數量的元素。其函數定義如下：

random.sample(population, k)

其中，population為待抽樣的序列，k為需要抽取的樣本個數。例如，我們有一個列表a，需要從中隨機選出3個元素：

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

此時，程序隨機輸出3個元素，例如[1,5,9]。

二、seed函數的用法

seed函數是隨機數生成過程中的一種初始化方法，可以通過其設置隨機數生成器的種子，以保證隨機數的可重複性。其函數定義如下：

random.seed(a=None, version=2)

其中，a為可以是任意的值，version為默認的值2，表示使用Mersenne Twister算法。例如：

import random
random.seed(1)  # 以1為隨機數種子
print(random.randint(0, 10))
print(random.randint(0, 10))

此時，無論運行多少次，輸出結果始終為：

2
9

三、使用seed生成獨特的隨機樣本

我們可以通過結合使用random.sample和random.seed函數生成獨特的隨機樣本。比如，我們有一個整數n，希望從1到n中隨機選出k個不重複的整數。

import random

n = 10   # n為1到10的整數
k = 3    # 隨機選出3個整數

random.seed(n)   # 以n為隨機數種子
random_list = random.sample(range(1,n+1), k)   # 從1到n中選出k個整數，存放在列表random_list中
print(random_list)

運行程序後，輸出結果為“[4, 6, 1]”等隨機選出的k個整數。

四、結合應用實例

seed函數和sample函數在實際應用中有着廣泛的用途，我們可以通過以某種方式生成獨特的隨機樣本來滿足特定的需求。以下是一個場景的實例：

假設我們有一份調查問卷數據，需要隨機選取其中若干個樣本進行數據分析。如果我們每次都隨機選取一定數量的樣本，會發現選出的樣本有很多重複，不能夠真正代表所有問卷數據的特徵。為了避免這種情況，我們可以使用seed和sample函數來制定一種獨特的隨機選取策略：

import random

# 調查問卷數據
questionnaires = ['張三','李四','王五','趙六','錢七','周八','韓九','宋十','鄭十一',
                  '張十二','王十三','李十四','錢十五','周十六','宋十七','韓十八',
                  '張十九','李二十','王二十一','趙二十二']

# 以某種方式生成獨特的隨機樣本
random.seed(123)  # 指定隨機數種子
sample_size = 5   # 隨機選取5個樣本
selected_questionnaires = random.sample(questionnaires, sample_size)  # 從questionnaires列表中隨機選取5個樣本
print(selected_questionnaires)

運行程序後，輸出結果為“[‘韓十八’, ‘錢十五’, ‘周十六’, ‘宋十七’, ‘趙六’]”，此時我們可以看到，選出的5個樣本不僅是隨機的，而且每次生成的樣本都是獨特的。在此基礎上，我們可以對這5份問卷數據進行更加精細的數據分析，如抽取樣本的特徵、分析樣本數據的分布情況等。