python random.sample()和random.choices()区别

最新推荐文章于 2025-04-14 16:37:19 发布

king_liuhui

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文章标签： python 开发语言后端

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/king_liuhui/article/details/122393485

本文介绍如何使用Python的random模块实现两种不同的随机采样方法：一种是从数据集中抽取不重复的样本；另一种是从数据集中抽取可能重复的样本，并支持设置样本出现的概率权重。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# 从一个数据源中随机获取k个数据不重复取（取过的index 不会在被取）data可以是字符串元组 list

random.sample(data,3)

# 从数据源随机取k个数据放到一个列表中这k个数可能重复并且出现的权重比例10:1:1

random.choices(data,weights=[10,1,1],k=5)

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random.sample 函数详解

猫敷雪

10-25

1534

是一个非常实用的函数，适用于多种数据类型的无放回随机采样。无论是处理小规模数据，还是需要在大规模数据集上抽样分析，都可以利用来实现。在数据科学、游戏开发以及抽奖系统等多种领域，都是一个不可或缺的工具。希望这篇文章能帮助大家更好地理解和使用函数！

Python不重复批量随机抽样 random.sample() 和 numpy.random.choice() 的优缺点

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集电极

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5357

python random.sample()和random.choices() s = random.sample(list, k) sample 是相当于不放回抽样。如果列表中的数据不重复，抽取数据不重复. s = random.choices(list,k) sample 是相当于放回抽样。数据可能重复。

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随机函数有很广泛的作用，比如爬虫当中随机事件，用于反爬虫等 time.sleep(random.choice(range(1,5))) 除此以外还有一个用法就是，random.sample，用于饭回回随机制定数量的结果，如下 import random a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] b = random.sample(a, 5) ...

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结论：从速度上看，当抽样数量小的时候，random.sample方法比numpy.random.choice方法快很多；当抽样数量很大的时候，random.sample方法就不如numpy.random.choice方法。原文链接：https://www.jb51.net/python/288423p36.htm。

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【python】random.choices

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版权声明：本文为优快云博主「二十七º」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/ckk727/article/details/99548223 random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1) Python3.6版本新增。 population：集群。 weights：相对权重。 cum_weights：累加权重。 k：选取次数。作用

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