深入Python random模塊之random.sample()

Python的random模塊提供了許多用於生成隨機數的函數。其中，random.sample(sequence, k)函數可用於從指定序列中隨機選取固定數量的元素，並返回這些元素的列表。

一、函數用法

random.sample(sequence, k)函數需要兩個參數：一個是具有多個元素的序列，另一個是要選取的元素的數量。如果要從一個序列中選取長度為k的隨機子序列，則可以使用以下方法：

import random

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_data = random.sample(data, k=3)

print(sample_data)

該程序將從data中選取3個隨機元素，並輸出該子序列：

[7, 3, 1]

如果要在隨機過程中避免重複元素，可以使用random.sample()函數的變種。在這種情況下，選取的數量k不能大於序列的長度。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)

此程序將對data序列進行完全隨機化，並輸出：

[3, 1, 6, 5, 8, 10, 9, 4, 2, 7]

二、應用實例

隨機選樣是數據分析的一項常見操作。例如，我們可以使用random.sample()函數來生成一個樣本，以對總體數據的分佈進行推斷。以下是一個簡單的例子：

import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.normal(0, 1, 10000) # 生成一個隨機正態分佈的序列
sample_data = random.sample(data.tolist(), k=1000)

plt.hist(data, bins=50, alpha=0.5, color='b') # 繪製總體分佈的直方圖
plt.hist(sample_data, bins=50, alpha=0.5, color='r') # 繪製樣本分佈的直方圖
plt.show()

此程序將生成一個隨機正態分佈的序列，然後選取1000個樣本點進行分析。通過在同一個畫布上繪製總體分佈和樣本分佈的直方圖，可以很容易地比較它們的相似之處以及差異之處。

三、使用小技巧

random.sample()函數還有一種應用情景，即從字符串或列表中隨機選擇一個元素。以下是一些例子：

import random

s = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
random_char = random.sample(s, k=1)

print(random_char)

此程序將在字母表中隨機選取一個字母，並輸出：

['m']

在下一個例子中，我們從列表pizza_choices中隨機選擇一種披薩，以為晚餐做決定提供參考：

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")

該程序將從pizza_choices序列中隨機選取一種披薩，並輸出結果：

Tonight's pizza special: vegetable pizza

四、結語

random.sample()函數是Python中一個強大的隨機選樣工具。它不僅可以從數字列表中隨機選取樣本，還可以從字符串、元組、集合等序列中選取元素。此外，該函數還可以用於生成隨機序列、數據採樣、統計分佈推斷等多種應用情景。