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

Python中的random.sample()和random.choices()都是用于随机取样的函数。

random.sample()函数从给定的序列中，无重复地随机选取k个元素，并返回这些元素组成的列表。这个函数适用于不放回抽样，即被选中的元素不会再次出现在结果列表中。语法为s = random.sample(list, k)。

而random.choices()函数则是从给定的序列中，可以有重复地随机选取元素，并返回这些元素组成的列表。这个函数适用于放回抽样，即被选中的元素有可能会在结果列表中重复出现。语法为s = random.choices(list,k)。

需要注意的是，random.choices()函数还可以接受一个权重参数，用于指定每个元素被选中的概率。如果不指定权重参数，则每个元素被选中的概率相等。

所以，random.sample()和random.choices()在随机取样时的区别在于是否允许重复和是否指定权重。

相关问题

random.sample和random.choices区别

random.sample和random.choices都是Python中用于从序列中随机选择元素的函数，但它们有几个关键区别。

random.sample在给定序列中选择不重复的元素，而且选择的元素数量不能大于序列本身的元素数量。例如，如果给定序列是[1, 2, 3, 4, 5]，那么random.sample(a, 3)的结果可能是[3, 1, 5]，但不可能是[3, 1, 1]。

random.choices则允许从序列中重复选择元素，而且需要指定每个元素被选择的概率。例如，如果给定序列是[1, 2, 3, 4, 5]，那么random.choices(a, weights=[1, 2, 3, 2, 1], k=3)的结果可能是[3, 2, 3]，但也可能是[4, 4, 1]。

总结一下，random.sample适用于需要选择不重复元素的场合，而random.choices则适用于需要重复选择元素并设置概率的场合。

random.sample的参数

Python中的random.sample函数用于从序列中随机选择指定数量的元素，其函数原型如下：

random.sample(population, k)

其中，population表示要从中进行随机选择的序列，可以是一个列表、元组、集合或其他可迭代对象；k表示要选择的元素个数。函数会返回一个列表，包含随机选择的k个元素。

需要注意的是，population序列中的元素必须是唯一的，否则会导致随机选择的结果中出现重复的元素。如果需要从一个序列中进行随机选择，且不要求选择的元素是唯一的，可以使用random.choices函数。该函数的函数原型如下：

random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)

其中，population表示要从中进行随机选择的序列；weights表示每个元素对应的权重，可以是一个列表或元组；cum_weights表示每个元素对应的累计权重，可以是一个列表或元组；k表示要选择的元素个数。函数会返回一个列表，包含随机选择的k个元素。如果未指定weights和cum_weights，则每个元素被选择的概率相等。