python不放回取随机数

在Python中，可以使用random.sample()函数实现不放回地从给定序列中取随机数。该函数需要传入两个参数：序列和要取的数量。例如，如果想从列表[1, 2, 3, 4, 5]中随机取出3个数，可以这样写：

import random
sample_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_list = random.sample(sample_list, 3)
print(random_list)

运行结果可能为[3, 1, 5]，每次运行结果都可能不同。注意，如果指定的数量大于序列长度，将会抛出ValueError异常。

相关问题

python numpy 生成随机数

Python中的NumPy库是一个强大的科学计算工具，其中提供了大量功能用于生成各种类型的随机数。以下是几个常用的NumPy生成随机数的方法：

1. **`numpy.random.rand()`**：生成0到1之间（包含0但不包含1）的均匀分布随机浮点数数组。

   import numpy as np
   random_numbers = np.random.rand(5)  # 生成一个长度为5的一维数组

2. **`numpy.random.randn()`**：生成标准正态分布的随机浮点数，均值为0，标准差为1。

   normal_numbers = np.random.randn(5)

3. **`numpy.random.randint(low, high=None, size=None)`**：生成指定范围内的整数随机数。参数low是下界（包括），high是上界（不包括，默认为low+1）。

   integers = np.random.randint(0, 10, 5)  # 生成0到9之间的整数数组

4. **`numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`**：从序列a中随机选择元素。replace布尔值决定是否放回，p提供每个样本被选中的概率。

   choices = np.random.choice(['A', 'B', 'C'], 3, replace=False)  # 从'A', 'B', 'C'中无放回选取3次

python无放回随机抽样实验，每次抽取一千个数值，并且能还原回去

你可以使用Python的random模块来实现无放回随机抽样实验，同时使用set()函数来去重，并使用list()函数将结果转换为列表类型。具体实现如下：

import random

# 生成10000个随机数
data = [random.randint(0, 9999) for i in range(10000)]

# 每次抽取1000个数值，共抽取10次
samples = []
for i in range(10):
    sample = random.sample(set(data), 1000)
    samples.append(sample)

# 将结果还原回去
restored_data = set()
for sample in samples:
    restored_data.update(sample)

# 将结果转换为列表类型
restored_data = list(restored_data)

这段代码会生成10000个在0到9999之间的随机数，然后进行10次无放回随机抽样实验，每次抽取1000个数值，并将抽样结果存储在列表samples中。最后，将所有抽样结果还原回去，并使用set()去重，得到一个包含所有抽样结果的集合。最后将集合转换为列表类型即可得到最终结果restored_data。