基于Python中random.sample()的替代方案

基于Python中random.sample()函数的替代方案有很多，下面将针对其中两种进行详细介绍。

方案一：使用numpy.random.choice()

numpy.random.choice()函数是numpy库中的随机抽样函数，可以方便地替代random.sample()函数。其用法如下：

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

其中：

• a：表示从中抽取样本的数组或类似数据结构（list、tuple、set等），该参数是必须的；
• size：表示抽取的样本数量或形状，该参数可选，默认为None，返回单个数据；
• replace：表示是否可以重复抽取同一个元素，该参数可选，默认为True，即可以重复抽取；
• p：表示用于指定每个元素被抽取的概率，该参数可选，且必须是与a参数等长的一维数组。

下面是一个例子，从数组data中随机抽取3个元素：

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
samples = np.random.choice(data, 3, replace=False)
print(samples)

输出结果为：

array([10,  2,  9])

方案二：使用random.shuffle()和切片操作

random.shuffle()函数可以打乱一个序列的顺序，被打乱的序列必须是一个可变序列（list、bytearray等），它没有返回值，但会直接修改传入的序列。因此，如果想要随机选取序列的前几个元素，可以使用它和切片操作组合，示例如下：

import random

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
random.shuffle(data)
samples = data[:3]
print(samples)

其中，random.shuffle(data)打乱了data序列中元素的顺序，然后通过data[:3]切片操作，选择前三个元素。

输出结果为：

[5, 6, 4]

通过以上两种方式，都可以方便地完成随机抽样的操作。需要根据实际情况选择相应的方法。