Python choices()函数详解、random模块下的常用函数

最新推荐文章于 2024-06-26 08:23:56 发布
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本文详细解析了Python中random.choices()与random.sample()函数的不同，指出前者是重复抽取，后者不重复抽样，并强调了sample的k值限制。

 

推荐，简单明了。

https://blog.youkuaiyun.com/ckk727/article/details/99548223

 

与random.choices()的区别：一个是选取k次，一个是选取k个，选取k次的相当于选取后又放回，选取k个则选取后不放回。故random.sample()的k值不能超出集群的元素个数。

Python `random` 模块常用函数
08-11
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Python随机函数库random的使用方法详解
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random库支持生成随机数和随机选择序列中的元素等操作，常用函数包括random()、uniform()、randint()、randrange()、choice()、choices()、shuffle()和sample()。 1. random()函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数...
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Python 有关随机数工具类库中提供了一个随机数函数 choices。 这个随机数函数的主要目的是从给出的列表中生成随机数函数，同时还可以为每一个列表中的元素设置权重。 可以考察使用下面的代码： import random # choices Function Test print('') my_list = ["apple", "banana", "cherry"] print(random.choices(my_list, weights=[10, 1, 1], k=12))..
Python学习：choice()与choices()、sample()的区别
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08-21 7002
choice(seq): 从seq序列中（列表，元组，字符串）随机取一个元素返回 choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1),是从其中进行放回抽样选取，weight表示相对权重，population中有几个元素就要有相对应的weights值，cum_weight表示累加权重，k表示选取一个元素返回的是列表 sample(population, k),从population中无放回取样(即抽样选取时不会出现重复现象)，一次取k个，返回
python中的随机选择和随机采样
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Python random模块：22种常用伪随机函数详解
Python中的random模块是编程中一个重要的工具，它提供了22种不同的伪随机数生成函数，这些函数广泛应用于数学、游戏设计、安全领域以及数据分析等场景，以增强算法的灵活性和程序的安全特性。伪随机数与真正意义上的...
Python random模块22个函数详解与应用
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是Python标准库中random模块提供的一个函数，用于从给定的序列中随机选择一个值。这个函数可以用于实现随机抽样、按照概率进行选择等功能。population：必需参数，指定要进行选择的序列（可以是列表、元组等）。weights：可选参数，指定每个元素的权重（概率）。如果不指定，则默认每个元素的权重相等。：可选参数，指定累计权重。如果指定了，则必需省略weights参数。k：可选参数，指定要选择的元素个数。默认为1，即只选择一个元素。
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python random 随机模块 choices函数 简介
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比如weights=[1,2,3,4,5],那么第一个成员的概率就是P=1/(1+2+3+4+5)=1/15。cum_weights设置累加权重，Python会自动把相对权重转换为累加权重，即如果你直接给出累加权重，参数weights设置相对权重，它的值是一个列表，设置之后，每一个成员被抽取到的概率就被确定了。这也就不难理解为什么cum_weights=[1,1,1,1,1]输出全是第一个成员1了。比如weights=[1,2,3,4],那么cum_weights=[1,3,6,10]
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