Python无放回抽样，16个中选6个

可以使用Python的random模块中的sample函数来进行无放回抽样，即从一个列表中随机选择指定数量的元素，且每个元素只能被选中一次。对于从16个元素中选取6个的情况，可以使用以下代码：

import random

elements = list(range(1, 17))  # 生成16个元素，从1到16
sampled = random.sample(elements, 6)  # 从16个元素中随机选取6个

print(sampled)

运行结果可能类似于：

[12, 4, 3, 7, 8, 10]

这样就得到了从16个元素中随机选取的6个元素。

相关问题

python 无放回分层抽样

无放回分层抽样是指在进行样本抽取时，按照不同的分层标准将样本划分为不同的层，然后从每个层中抽取样本，且每个样本只能被抽取一次，不放回。在Python中，可以使用scikit-learn库的StratifiedShuffleSplit类来实现无放回分层抽样。

以下是使用StratifiedShuffleSplit类实现无放回分层抽样的代码示例：

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

# 假设X和y是你的特征和标签数据
# n_splits为抽样次数，test_size为测试集比例
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=0)

for train_index, test_index in sss.split(X, y):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

python实现无放回抽样

可以使用Python内置的random模块中的sample函数来实现无放回抽样。sample函数的使用格式为：

import random

# 从列表中无放回抽样n个元素
random.sample(list, n)

其中，list是待抽样的列表，n是抽样的元素个数。返回值是一个包含n个元素的列表，每个元素都是从原列表中随机抽取的，且不会重复。注意，如果n大于列表的长度，则会抛出ValueError异常。