python random库 sample 是什么

时间: 2023-11-05 10:00:37 浏览: 53

python random库

### Python Random库详解 #### 一、概述 Python `random` 库是一个内置模块，用于生成伪随机数。这些随机数在很多场合都非常有用，比如模拟、游戏开发、数据分析等。`random` 库提供了多种生成随机数的方法，以及一些其他与随机性相关的功能。 #### 二、`random` 模块的基本用法 1. **导入模块**： ```python import random ``` 2. **生成随机整数**：`randint()` 和 `randrange()` 可以用来生成指定范围内的随机整数。 - `randint(a, b)` 返回 `[a, b]` 区间内的一个随机整数。 - `randrange(start, stop[, step])` 返回从 `start` 到 `stop-1` 的范围内按 `step` 步长递增的随机整数。 3. **生成随机浮点数**： - `random()` 返回 `[0.0, 1.0)` 区间的随机浮点数。 - `uniform(a, b)` 返回 `[a, b]` 区间的随机浮点数。 4. **选择序列中的随机元素**： - `choice(seq)` 从序列 `seq` 中随机选择一个元素。 - `shuffle(x[, random])` 将列表 `x` 中的元素随机打乱顺序。 - `sample(population, k)` 从 `population` 序列中随机抽取 `k` 个不重复的元素。 5. **种子设置**：`seed(a=None, version=2)` 设置随机数生成器的初始种子。如果未提供 `a`，则使用系统时间或操作系统提供的高精度时钟作为种子。 6. **其他常用函数**： - `getstate()` 返回当前随机数生成器的状态。 - `setstate(state)` 恢复随机数生成器的状态。 - `getrandbits(k)` 返回一个 `k` 位长度的随机整数。 #### 三、示例代码分析下面的示例代码使用了 `random` 模块来实现一个蒙特卡洛方法估计圆周率 π 的值。 ```python import random from time import perf_counter DARTS = 1000 * 1000 # 抛撒点 hits = 0.0 start = perf_counter() for i in range(1, DARTS + 1): x, y = random.random(), random.random() dist = pow(x ** 2 + y ** 2, 0.5) if dist <= 1.0: hits += 1 pi = 4 * (hits / DARTS) print("圆周率值是:{}".format(pi)) ``` #### 四、代码解析 1. **导入模块**：首先导入 `random` 和 `time` 模块，其中 `random` 用于生成随机数，`time` 用于计算程序运行时间。 2. **定义常量**：`DARTS` 定义为抛撒点的数量，这里设为 1,000,000。 3. **初始化计数器**：`hits` 用于记录落在单位圆内的点的数量。 4. **循环**：对于每一个点 `(x, y)`，计算其到原点的距离 `dist`，并判断是否落在单位圆内（即距离不大于 1）。 5. **计算圆周率**：根据蒙特卡洛方法，通过落在单位圆内的点的比例来估计圆周率的值。 6. **输出结果**：最后输出估计得到的圆周率值。 #### 五、性能考量 - **时间测量**：使用 `perf_counter()` 来测量程序执行时间，这对于评估算法效率非常有用。 - **循环次数**：增加 `DARTS` 的值可以提高圆周率的估计精度，但也会增加计算时间。 #### 六、扩展应用除了上述示例外，`random` 模块还可以应用于许多其他领域，如： - **数据采样**：使用 `sample` 函数可以从大型数据集中随机抽取样本。 - **模拟和游戏**：利用随机数生成器可以创建各种类型的模拟和游戏环境。 - **密码学**：虽然 `random` 模块不适合用于安全敏感的应用场景，但在一些非关键的安全应用中仍可发挥作用。 `random` 模块是 Python 中一个非常实用且强大的工具，掌握其基本用法和高级功能将极大地增强你的编程能力。

Python的random库是Python标准库之一，提供了一些生成随机数的函数。其中，sample函数可以从给定的序列中随机选择指定数量的元素，并返回一个新的列表。例如，random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3) 将从列表[1, 2, 3, 4, 5]中随机选择3个元素，返回一个新的包含这3个元素的列表。这个函数在数据分析、机器学习等领域中经常被用来进行随机抽样。

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