python实现无放回抽样

可以使用Python内置的random模块中的sample函数来实现无放回抽样。sample函数的使用格式为：

import random

# 从列表中无放回抽样n个元素
random.sample(list, n)

其中，list是待抽样的列表，n是抽样的元素个数。返回值是一个包含n个元素的列表，每个元素都是从原列表中随机抽取的，且不会重复。注意，如果n大于列表的长度，则会抛出ValueError异常。

相关问题

python实现无放回抽样，并且将数据全部抽取完，不重复

可以使用Python的random模块来实现无放回抽样，并且将数据全部抽取完，不重复。

具体步骤如下：
1. 定义一个列表，表示需要进行抽样的数据集。
2. 使用random模块中的sample函数，对数据集进行抽样，指定抽样数量为数据集长度，即可实现无放回抽样。
3. 将抽样结果赋值给新的列表，同时从原始数据集中删除已经被抽中的数据，以确保不重复抽取。
4. 循环调用第2、3步，直到所有数据都被抽取完毕，得到最终的无放回抽样结果。

示例代码如下：

import random

# 定义数据集
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义空列表，存储抽样结果
result = []

# 循环进行抽样，直到数据集为空
while data:
    # 进行无放回抽样，并将结果赋值给新列表
    sample = random.sample(data, len(data))
    # 将抽样结果加入到最终结果列表中
    result += sample
    # 从原始数据集中删除已经被抽中的数据
    for item in sample:
        data.remove(item)

# 输出最终结果
print(result)

运行结果如下：

[4, 10, 7, 6, 1, 5, 9, 3, 8, 2]

可以看到，最终的抽样结果是将原始数据集中的数据全部抽取完毕，且不重复。

python如何实现无放回抽样的数组还原成原数组

可以使用Python中的random.sample()方法来实现无放回抽样的数组还原成原数组。假设原数组为arr，目标抽样长度为n，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用random.sample()方法从原数组中随机抽取n个元素，得到一个新的列表sample_arr。

2. 对sample_arr进行排序，保证还原后的数组顺序与原数组一致。

3. 遍历原数组arr，将其中在sample_arr中出现的元素添加到新数组res中。由于sample_arr是有序的，因此添加的顺序与原数组顺序一致。

4. 返回新数组res，即为还原后的原数组。

以下是Python代码示例：

import random

def restore_original_array(arr, n):
    sample_arr = random.sample(arr, n)
    sample_arr.sort()
    res = []
    j = 0
    for i in range(len(arr)):
        if j < n and arr[i] == sample_arr[j]:
            res.append(arr[i])
            j += 1
    return res

其中，arr表示原数组，n表示目标抽样长度。可以通过调用该函数来还原原数组，例如：

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
n = 5
restored_arr = restore_original_array(arr, n)
print(restored_arr) # 输出 [1, 4, 6, 7, 9]

注意，由于每次抽样结果不同，因此还原后的数组可能与原数组顺序不同，但元素内容一定一致。