random.choice和random.sample
时间: 2023-10-29 14:56:39 浏览: 37
random.choice和random.sample都是Python中random模块提供的函数,用于从给定的序列中随机选择元素。
random.choice(sequence)函数从一个非空的序列中随机选择一个元素,并返回该元素。这个序列可以是一个列表、元组、字符串或其他可迭代对象。
random.sample(population, k)函数从指定的序列population中随机选择k个不重复的元素,并以列表的形式返回。如果指定的k大于序列的长度,则会引发ValueError异常。
总结起来,random.choice用于选择一个元素,而random.sample用于选择多个不重复的元素。
相关问题
random.sample和random.choice
`random.sample`和`random.choice`都是Python中的随机数生成函数,但它们的用途略有不同。
`random.sample`函数用于从指定的序列中随机选择指定数量的元素,而且这些元素互不相同。该函数的语法如下:
```python
random.sample(sequence, k)
```
其中,`sequence`参数表示要从中选择元素的序列,`k`参数表示要选择的元素数量。例如,以下代码将从列表`[1, 2, 3, 4, 5]`中随机选择3个元素:
```python
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.sample(lst, 3)
print(result)
```
输出结果可能为`[2, 4, 1]`,每次运行结果都可能不同。
`random.choice`函数用于从指定的序列中随机选择一个元素。该函数的语法如下:
```python
random.choice(sequence)
```
其中,`sequence`参数表示要从中选择元素的序列。例如,以下代码将从列表`[1, 2, 3, 4, 5]`中随机选择一个元素:
```python
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.choice(lst)
print(result)
```
输出结果可能为`3`,每次运行结果都可能不同。
np.random.choice速度太慢
根据提供的引用内容,np.random.choice方法的速度可能会受到列表长度和选取概率的影响。如果列表很长,那么随机选取值的速度可能会变慢。如果选取概率不均匀,那么速度也可能会变慢。为了提高速度,可以考虑以下两种方法:
1.使用random.sample方法代替np.random.choice方法。random.sample方法可以在不重复的情况下从列表中随机选取指定数量的元素。这种方法的速度比np.random.choice方法快得多,但是它不能处理选取概率不均匀的情况。
2.如果需要处理选取概率不均匀的情况,可以考虑使用numpy.random.Generator.choice方法。这种方法是numpy 1.17版本中引入的,它比np.random.choice方法更快,并且可以处理选取概率不均匀的情况。
下面是两种方法的示例代码:
1.使用random.sample方法代替np.random.choice方法
```python
import random
a = [1, 2, 3, 4, 5]
size = 3
result = random.sample(a, size)
print(result)
```
2.使用numpy.random.Generator.choice方法
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5]
size = 3
p = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
rng = np.random.default_rng()
result = rng.choice(a, size=size, replace=False, p=p)
print(result)
```