使用Python的random.sample生成隨機抽樣

一、什麼是random.sample

Python的random.sample()函數是一種快速簡便的隨機抽樣技術，它使用相對隨機性來從一個序列中選擇一組子樣本，並返回該子樣本列表。

換句話說，random.sample()函數可用於從列表、元組或集合中抽取一定數量的元素作為新列表的一部分。

該函數的基本使用方法非常簡單，只需要提供一個序列和所需的抽樣數量即可開始使用。

import random

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

上述示例代碼展示了生成一個長度為10的列表，並抽取其中的5個元素。

二、random.sample的參數

random.sample函數有兩個參數：一個是需要進行抽樣的序列，另一個是所需抽取的樣本數量

其中，在樣本數量小於序列長度的情況下，random.sample函數的表現效果最好。

# 執行抽樣操作
sample_lst = random.sample(lst, 5)

需要進行隨機抽樣的序列可以是list、set或tuple，與Python的其他隨機函數（例如random.shuffle()）不同，隨機抽樣中不會更改原始序列。

三、random.sample的優點

相對於其他隨機抽樣方法，random.sample()函數的優點在於：

1、簡便易行：只需要提供一個序列和所需的抽樣數量即可。

2、違反規則的概率較小：與隨機採樣器不同，如果您已知要創建的樣本大小，則random.sample()可以避免重複的樣本，產生可重複且非偏差的樣本

3、可預測性高：使用隨機數生成器生成可選擇樣本的相對隨機性，而不是使用系統時鐘或其他外部因素。因此，如果在相同的時間和相同的計算機上運行多次該函數，則生成的選項將具有相同的統計屬性。如果您需要沿着時間軸生成可重複的實驗，這非常有用。

四、random.sample的效率

在Python庫中，random模塊是最常用和最方便使用的隨機庫之一。實際上，所有基本類型都有一個與之對應的隨機函數。

在評估樣本模型時，計算樣本數量、執行數據抽取，並在抽樣結果上執行統計測試和假設檢驗等操作需要大量的計算資源。隨機模塊中提供了多種函數來生成各種類型的隨機數和隨機變量，並支持各種抽樣方法，包括隨機抽樣、分層抽樣和聚類抽樣等。

# 它的效率比random.sample函數要低
# 從列表中隨機抽取樣本
sample_lst = [lst[i] for i in sorted(random.sample(range(len(lst)), 5))]
print(sample_lst)

在Python中，我們可以使用numpy庫的random.choice()函數，它與random.sample()函數有相似的表現效果。但是，如果樣本的大小接近於序列的大小，或者樣本從相似的分布中獲取，則numpy.random.choice()函數的效率會受到影響。

五、應用場景

random.sample函數廣泛應用於各種場景，如：

1、用於實現汽車、航空器、醫學技術等的模擬測試

2、用於構建模型樣本以進行分析和組合

3、在數據科學中，用隨機樣本來測試算法的性能和假設，以及定量和定性分析數據等

六、總結

random.sample()函數是Python標準庫中的一個非常實用的函數，它可以用來進行隨機抽樣操作，並且易於使用，效率高。隨着數據處理需求不斷增長，如何高效地處理數據已經成為了重要的挑戰。因此，掌握好random.sample函數的使用方法，能夠大大提高數據處理的效率和準確性。