抽样的元素从列表中剔除

如果你想要进行抽样时，从原始列表中剔除已经被抽取的元素，可以使用Python中的pop函数，它可以在不影响原始列表顺序的情况下，从列表中移除一个指定位置的元素并返回该元素。例如，如果我们有一个列表a，想要进行3次不放回抽样，并且每次抽样后，都从原始列表中剔除已经被抽取的元素，可以使用以下代码：

import random
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
samples = []
for i in range(3):
    sample = a.pop(random.randint(0, len(a)-1))
    samples.append(sample)
print(samples)
print(a)

这将输出3个不同的元素，表示进行了不放回抽样，并且每次抽样后，从原始列表a中剔除了已经被抽取的元素。

相关问题

对已知矩阵进行随机抽样,抽取的样本存放到一个空矩阵M中，如果M矩阵和大于20就将抽取样本从M中剔除,如果小于20，保留抽取的样本，并再抽取下一个样本，重新抽样再计算矩阵和。maltab代码

在MATLAB中，你可以使用`randi`函数进行随机整数抽取，然后结合循环结构控制矩阵和的大小。以下是一个简单的示例代码：

% 初始化矩阵M为空
M = [];

% 确定矩阵的维度（假设我们有一个10x10的矩阵）
size_matrix = [10, 10];

% 遍历原始矩阵的所有元素
for i = 1:size_matrix(1)
    for j = 1:size_matrix(2)
        % 抽取一个随机数作为当前元素的值
        sample = randi([1, size_matrix(1)*size_matrix(2)]);
        
        % 检查是否需要剔除该样本
        if sum(M(:)) + sample > 20
            % 如果和超过20，剔除样本
            continue;
        else
            % 否则，添加样本到M中
            M = [M; sample];
        end
    end
end

% 结果矩阵M现在包含了满足条件的随机样本

请注意，这个例子假设了原始矩阵的每个元素独立于其他元素被抽取。如果你想要考虑矩阵的整体结构，比如连续区域或某种邻接关系，你需要调整抽样策略。

python不放回抽样

Python中的不放回抽样可以通过使用random模块中的sample函数来实现。该函数接受两个参数，第一个参数是需要进行抽样的序列，第二个参数是需要抽取的样本数量。例如，如果我们有一个列表a，想要从中抽取3个不同的元素进行抽样，可以使用以下代码：

import random
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
sample = random.sample(a, 3)
print(sample)

这将输出3个不同的元素，表示进行了不放回抽样。

如果你希望从一个序列中进行不放回抽样，并且每次抽样后，都从原始序列中剔除已经被抽取的元素，可以使用以下代码实现：

import random
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
samples = []
for i in range(3):
    sample = random.choice(a)
    samples.append(sample)
    a.remove(sample)
print(samples)
print(a)

这将输出3个不同的元素，表示进行了不放回抽样，并且每次抽样后，从原始序列a中剔除了已经被抽取的元素。