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Python之随机取样

运用神经网络算法分析大数据时,经常会需要在原有样本中随机抽取部分样本进行测试。

这篇主要整理了Python的Random包,在随机取样功能上的列子。

>>>import random

>>>y=list(range(1,100))

>>>slice = random.sample(y,10)

#从list中随机获取5个元素,作为一个片断返回

>>>print (slice)

>>>print (y) #原有序列并没有改变。

再举个直观的例子,自己手动乱敲的一个数列:

>>>x=random.sample(y,5) #随机取其中的5个数。

Random基本用法的几个列子(节选自Python官方文档):

>>> random.random()

# 随机取一个浮点数 x, 0.0

>>> random.uniform(1, 10)

# 随机取一个浮点数 x, 1.0

>>> random.randint(1, 10)

# 随机取1至10的一个整数

Out[3]: 7

>>> random.randrange(0, 101, 2)

# 0 至 100 中的一个偶数

Out[4]: 26

>>> random.choice('abcdefghij')

# 选一个随机的字符

Out[5]: 'c'

>>> items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

>>> random.shuffle(items)

Out[6]: [7, 3, 2, 5, 6, 4, 1]

>>> random.sample([1, 2, 3, 4, 5], 3)

# 随机选3个元素

Out[7]: [4, 1, 5]

  • 发表于:
  • 原文链接http://kuaibao.qq.com/s/20180418G15CVV00?refer=cp_1026
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