基于Python中random.sample()的替代方案

python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素,但在实践中发现,当N的值比较大的时候,该方法执行速度很慢,如:

numpy random模块中的choice方法可以有效提升随机提取的效率:

基于Python中random.sample()的替代方案_第1张图片

需要注意的是,需要置replace为False,即抽取的元素不能重复,默认为True。

基于Python中random.sample()的替代方案_第2张图片

补充知识:Python: random模块的随即取样函数:choice(),choices(),sample()

choice(seq): 从seq序列中(可以是列表,元组,字符串)随机取一个元素返回

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

从population中进行K次随机选取,每次选取一个元素(注意会出现同一个元素多次被选中的情况),weights是相对权重值,population中有几个元素就要有相对应的weights值,cum_weights是累加权重值,例如,相对权重〔10, 5, 30,5〕相当于累积权重〔10, 15, 45,50〕。

在内部,在进行选择之前,相对权重被转换为累积权重,因此提供累积权重节省了工作。返回一个列表。

sample(population, k)从population中取样,一次取k个,返回一个k长的列表。

可以像这样使用sample(range(10000000), k=60)

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