Python标准库random中的choices(seq,k)函数可以用来从列表、元组、字符串选择重复的k个元素。这句话对还是错。
时间: 2023-12-03 21:47:45 浏览: 20
这句话是对的。`random.choices(seq, k)`函数可以从序列(列表、元组、字符串等)中随机选择k个元素,可以允许重复元素。例如,可以使用以下代码从列表中选择3个元素(允许重复):
```python
import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
result = random.choices(my_list, k=3)
print(result)
```
输出:
```
[4, 5, 2]
```
相关问题
python中random.choices中星号
在Python中,random.choices函数用于在给定的选择列表中随机选择元素。该函数可以接受一个参数k,表示要选择的元素个数。当选择的元素个数大于1时,返回的结果是一个列表。
在random.choices函数中使用星号(*)可以将一个可迭代对象(如列表、元组)展开成单独的元素。这样做可以将一个列表作为参数传递给该函数,而不是将整个列表作为单个元素传递。
例如,假设有一个选择列表,包含三个元素['a', 'b', 'c'],我们可以使用星号展开该列表,并将其作为参数传递给random.choices函数:
```python
import random
choices_list = ['a', 'b', 'c']
result = random.choices(*choices_list, k=2)
print(result)
```
输出可能是:['a', 'c']
python中random.choices用法
random.choices()函数是Python中用于从集群中随机选择元素的函数。它可以根据提供的相对权重或累加权重来进行选择,并且可以选择多个元素。该函数的语法如下:
```python
random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)
```
其中,population参数表示要从中进行选择的集群,weights参数表示每个元素的相对权重,cum_weights参数表示每个元素的累加权重,k参数表示要选择的元素数量。
如果没有提供weights和cum_weights参数,则每个元素被选择的概率相等。如果提供了weights参数,则每个元素被选择的概率与其权重成正比。如果提供了cum_weights参数,则每个元素被选择的概率与其累加权重的差值成正比。
下面是一个使用random.choices()函数的例子:
```python
import random
colors = ['red', 'green', 'blue']
weights = [0.2, 0.3, 0.5]
chosen_colors = random.choices(colors, weights=weights, k=2)
print(chosen_colors)
```
这个例子中,我们定义了一个包含三种颜色的列表colors,以及每种颜色的相对权重weights。然后我们使用random.choices()函数从colors列表中选择两个元素,并根据权重进行选择。最后,我们打印出选择的元素。