randomsample抽樣函數詳解

一、randomsample的作用

在數據分析與機器學習領域，一般需要從整個數據集中抽取一部分樣本進行建模、研究、驗證等操作。randomsample函數正是解決這種問題的工具。它可以在一個給定的序列中，以指定的樣本數量或比例，隨機抽取樣本。

二、randomsample的語法

randomsample函數的語法如下：

random.sample(sequence, k)
random.sample(sequence, k, *, counts=None)

其中：

sequence：必須是一個可迭代的對象，比如列表（list）、元組（tuple）、字元串（string）等。

k：從原序列中隨機抽取的元素個數。

counts：是一個與sequence等長的可迭代對象，用於指定每個元素的被抽取次數，如果不指定，則每個元素都只會被抽取一次。

三、randomsample的使用方法

1. 抽樣樣本數量和比例

randomsample函數可以通過指定抽樣元素的數量或佔比，實現從序列中進行抽樣的操作：

#抽取一個列表中的3個隨機樣本，注意，結果可能會隨機變化
import random
lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
res = random.sample(lst,3)
print(res) #輸出結果可能是 ['j', 'c', 'h']

#從一個範圍內的數字抽取4個不重複的隨機樣本
import random
res = random.sample(range(1,21),4)
print(res) #輸出結果可能是 [17, 20, 7, 18]

除了指定抽樣數量外，還可以通過指定抽樣比例來實現抽樣操作：

#以50%的比例抽取一個列表中隨機樣本，注意，結果可能會隨機變化
import random
lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
res = random.sample(lst, int(len(lst)*0.5))
print(res) #輸出結果可能是 ['f', 'j', 'a']

以上3個例子中，我們可以看到randomsample函數的基本用法。通過傳入一個可迭代對象，在其中隨機抽取k個元素，返回包含這k個元素的列表。需要注意的是，結果是沒有重複元素的。

2. 指定每個元素被抽取的次數

有時候，我們需要對序列中的每個元素指定被抽取的次數，比如每個元素都要被抽取2次。這時候，counts參數就能派上用場了：

#指定一個列表中每個元素都被抽取2次
import random
lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j']
res = random.sample(lst, len(lst), counts=[2]*len(lst))
print(res) #輸出示例：['f', 'j', 'i', 'j', 'd', 'i', 'h', 'e', 'h', 'a']

在以上例子中，抽取結果中的每個元素都被抽取了2次，即原列表中有3個元素沒能被抽取到。需要注意的是，序列中元素的個數與counts中每個元素的數量應該相等。

3. 抽樣空序列、出現重複元素的處理方式

在實際開發中，我們可能會遇到一些特殊情況，比如抽樣的序列為空，或者需要抽樣的樣本數量大於序列的長度。這個時候，randomsample函數的處理方式會有所不同：

#對於空列表，randomsample將會引發異常
import random
try:
    res = random.sample([], 2)
    print(res)
except Exception as e:
    print(e) #輸出：Sample larger than population

#如果抽取數量大於序列長度，randomsample函數將會拋出異常
import random
try:
    res = random.sample([1,2], 3)
    print(res)
except Exception as e:
    print(e) #輸出：Sample larger than population

另外需要注意的是，如果一個序列中存在重複元素，那麼它們也會遵循隨機抽樣的規則，有可能被抽取多次。相同元素出現的次數與counts參數無關。

四、總結

randomsample函數是Python中處理隨機抽樣的重要工具，它能夠輕鬆地從序列中抽取指定數量或比例的樣本。另外，通過counts參數，還可以對每個元素進行定製化的抽樣次數設置。然而，在使用的過程中，我們需要注意空序列和抽樣數量大於序列長度的情況，以及相同元素出現次數與counts參數無關的特點。