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基于Python中random.sample()的替代方案

瀏覽:94日期:2022-07-24 16:49:04

python中random.sample()方法可以隨機地從指定列表中提取出N個不同的元素,但在實踐中發現,當N的值比較大的時候,該方法執行速度很慢,如:

numpy random模塊中的choice方法可以有效提升隨機提取的效率:

基于Python中random.sample()的替代方案

需要注意的是,需要置replace為False,即抽取的元素不能重復,默認為True。

基于Python中random.sample()的替代方案

補充知識:Python: random模塊的隨即取樣函數:choice(),choices(),sample()

choice(seq): 從seq序列中(可以是列表,元組,字符串)隨機取一個元素返回

choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1):

從population中進行K次隨機選取,每次選取一個元素(注意會出現同一個元素多次被選中的情況),weights是相對權重值,population中有幾個元素就要有相對應的weights值,cum_weights是累加權重值,例如,相對權重〔10, 5, 30,5〕相當于累積權重〔10, 15, 45,50〕。

在內部,在進行選擇之前,相對權重被轉換為累積權重,因此提供累積權重節省了工作。返回一個列表。

sample(population, k)從population中取樣,一次取k個,返回一個k長的列表。

可以像這樣使用sample(range(10000000), k=60)

以上這篇基于Python中random.sample()的替代方案就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: Python 編程
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