我有一个很大的 list 。想象一下它看起来像这样:
test = ['llama', 'cow', 'horse', 'fish', 'sheep', 'goat', 'cat', 'dog']
我想多次从这个列表中抽样。我希望每个样本都被采集而无需更换。在这种情况下，我想避免 for 循环。
我在 StackOverflow 上看到许多接近的解决方案，但不完全是我在这里需要的。假设我想要的每个样本都是 3 号的。如果我想用替换样本进行抽样，这会起作用:
np.random.choice(test, size=(100, 3))
这将给我 100 行，每行 3 个样本。问题是任何特定的行都可能有重复，我不能要求它在没有替换的情况下进行采样，因为 300 > len(test)。
有没有办法保持随机性？我看到了使用 np.argsort 的潜在解决方案，但考虑到正在进行排序，我不确定它们实际上是否仍然是随机的。
请您参考如下方法:
您可以为此使用 random.sample，来自 documentation :
Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence. Used for random sampling without replacement.
然后使用列表理解重复该过程 n_times:
n_times = 100
n_sample = 3
[random.sample(test, n_sample) for i in range(n_times)]
[['llama', 'goat', 'sheep'],
['cat', 'horse', 'dog'],
['sheep', 'dog', 'goat'],
['cat', 'cow', 'llama'],
['dog', 'fish', 'horse'],
['llama', 'horse', 'cow'],
['dog', 'goat', 'cow'],
['llama', 'cow', 'sheep'],
['fish', 'dog', 'horse'],
...
