首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python:从列表中随机抽取N个有权重但没有重复的项目

Python中可以使用random.choices()函数从列表中随机抽取N个有权重但没有重复的项目。

概念:random.choices()是Python中的一个随机抽取函数,可以根据指定的权重,在给定的列表中随机选择多个项目。

分类:random.choices()函数属于Python标准库中的random模块。

优势:random.choices()函数可以根据权重进行随机选择,保证了每个项目被选择的概率与其权重成比例。

应用场景:在一些需要根据一定的概率进行随机选择的场景中,可以使用random.choices()函数。比如抽奖活动、随机分配资源等。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云函数计算(云函数)是一种事件驱动的无服务器计算服务,可以将random.choices()函数作为函数计算的一部分进行调用和执行。

产品介绍链接地址:腾讯云函数计算

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

2022-04-21:给定一包含 [0,n) 重复整数黑名单 blacklist,写一函数 [0, n) 返回一不在 blacklist 随机整数

2022-04-21:给定一包含 [0,n) 重复整数黑名单 blacklist, 写一函数 [0, n) 返回一不在 blacklist 随机整数, 对它进行优化使其尽量少调用系统方法...1 <= n <= 1000000000, 0 <= blacklist.length < min(100000, N)。 力扣710. 黑名单随机数。...范围是[0,n),黑马单m;那么随机范围变成[0,n-m)。然后随机范围内数字,碰到黑名单数根据map映射。 代码用rust编写。...; } struct Solution { size: i32, convert: HashMap, } impl Solution { fn new(n:...n -= 1; while n > blacklist[i as usize] { if n == blacklist[(m - 1) as usize

1.1K40

基于Pythonrandom.sample()替代方案

pythonrandom.sample()方法可以随机指定列表中提取出N不同元素,但在实践中发现,当N值比较大时候,该方法执行速度很慢,如: numpy random模块choice方法可以有效提升随机提取效率...需要注意是,需要置replace为False,即抽取元素不能重复,默认为True。 ?...补充知识:Python: random模块随即取样函数:choice(),choices(),sample() choice(seq): seq序列(可以是列表,元组,字符串)随机取一元素返回...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。返回一列表。 sample(population, k)population取样,一次取k,返回一k长列表。...可以像这样使用sample(range(10000000), k=60) 以上这篇基于Pythonrandom.sample()替代方案就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一参考。

1.4K20
  • random和np.random函数详解

    random.random() 用于生成一0到1随机符点数: 0 <= n < 1.0 我们可以模仿多次,每次生成结果是不同: random.random() 0.47917938679860983...一定义返回列表长度整数 来自中文官网解释:https://docs.python.org/zh-cn/3/library/random.html 如果指定了 weight 序列,则根据相对权重进行选择...序列随机选取一数据,返回是一字符,而不是列表 random.choice(names) # choice 'Mike' random.choice(fruits) # choice '苹果...['g'] random.shuffle() 将一列表(只针对列表数据随机打乱 names # 打乱前 ['Mike', 'Tom', 'Peter', 'Jimmy'] random.shuffle...(sequence, k) 指定序列随机获取指定长度片断,sample函数不会修改原有序列。

    41230

    如何生成1亿手机号码?Python生成随机22种方法,random函数太强了~

    但是马上就发现了这其中错误:这个是生成1-99999999之间随机数,可能是1,也可能是666.电话号码是11位,而且前3位只指定号段,比如135、136。...)其中我们使用最多是Random()2测试方法:_test_generator(n, func, args)和_test(N=2000)这一部分我们用不到我们调用函数:使用方法如上面代码random.choice...代码示例int = random.randint(1, 9)"""int = 2"""5. random.choice非空序列随机选取一数据并带回,该序列可以是list、tuple、str、set...集群随机选取k次数据,返回一列表,可以设置权重。一共有4参数population:集群,必填。weights:相对权重。cum_weights:累加权重,不常用。不能和weights共用。...不会重复:可以理解为发一副扑克牌,确实是随机发,但是不会重复随机次数,不能超过集合长度。发牌时候,一副牌54张,不可能随机抽取100次。

    1.8K41

    Python机器学习实战】决策树与集成学习(三)——集成学习(1)Bagging方法和提升树

    ,其主要做法为: 样本集X随机抽取样本,然后将样本放回; 重复抽取N次,生成一样本数为N样本集; 重复上述步骤,完成M次,生成M样本大小为N样本集。   ...算法,随机森林在建模过程,不但随机抽取M样本量为N样本集,在每个弱分类器即决策树建立过程,在生成节点时还从可选特征随机挑选出一部分特征进行节点分裂。...那么总结下来随机森林生成流程如下: 如果训练集大小为N,对于每棵树而言,随机且有放回地训练集中抽取N训练样本(这种采样方式称为bootstrap sample方法),作为该树训练集; 如果每个样本特征维度为...M,指定一常数m<<M,随机M特征中选取m特征子集,每次树进行分裂时,从这m特征中选择最优,通常情况下特征选取数量为m=log2d; 每棵树都尽最大程度生长,并且没有剪枝过程。   ...随机森林期望和方差来看: 样本权重没有改变,因此整体期望与基分类器相同,当选弱分类器作为基分类器时,则模型可能具有较大偏差,则导致整体偏差较大,因此必须选取较强分类器作为基分类器。

    83900

    python测试测开-面试准备第1天

    点评:送人头题目,因为Python标准库常用模块应该是Python开发者都比较熟悉内容,这个问题回如果答不上来,整个面试基本也就砸锅了。...random.shuffle(x)函数可以实现对序列x原地随机乱序。 random.choice(seq)函数可以非空序列取出一随机元素。...random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 函数可以总体随机抽取放回抽样)出容量为k样本并返回样本列表...,可以通过参数指定个体权重,如果没有指定权重,个体被选中概率均等。...random.sample(population, k) 函数可以总体随机抽取(无放回抽样)出容量为k样本并返回样本列表

    50850

    C# 蓄水池抽样

    蓄水池采样算法解决是在给定长度未知大数据集中,随机等概率抽取数据。...如果知道数据长度,可以用随机数rand()%n得到一确切随机位置,或者分块取值来构造随机,那么该位置对象就是所求对象,选中概率是1/n。...那长度未知特别是如果这个大数据集不能一次性放入内存,蓄水池抽样算法就非常有用,在我项目中采用蓄水池随机抽样还加入了权重计算。 其中方法核心代码,也就是蓄水池抽样就是如下代码。...,根据数据循环,先让抽取数量数据放入池子titleIndexList,并且将对应数据权重放入到抽取数据权重列表。...如果你不是按照权重,则可以产生一随机数,如果随机数落在已经抽取队列数组下标内,则替换掉原来下标数据也能实现随机性。

    34050

    Python入门】Python随机模块22函数详解

    到1随机符点数: 0 <= n < 1.0 语法:random.random() #生成一随机数 random.random() 0.7186311708109537 #生成一4位小数随机列表...k次数据,返回一列表,可以设置权重。...结论:参数weights设置相对权重,它值是一列表,设置之后,每一成员被抽取概率就被确定了。...) for i in range(5)] [2, 4, 8, 8, 6] 09 sample 描述:population样本或集合随机抽取K重复元素形成新序列。...常用于不重复随机抽样。返回是一序列,不会破坏原有序列。要从一整数区间随机抽取一定数量整数,请使用sample(range(1000000), k=60)类似的方法,这非常有效和节省空间。

    93330

    Python常用numpy与random随机产生

    参考链接: Pythonnumpy.random.rand 一、Python内建库random使用  import random 产生1n~m范围内int型随机数: random.randint...float型随机数: random.random()  random.random() 产生1n~m间隔为kint型整数: random.randrange(n,m,k)  random.randrange...(n,m,k) 序列随机选取1元素: random.choice(list)  random.choice([1, 2, 3.4, 4.2, 5.6, 6]) 列表乱序操作: random.shuffle...(list_or_array, size=None, replace=True, p=None)  这个choice功能相比python内建choice功能更强大,可以自定义每个元素被抽取概率以及是否放回抽取...  size:数组或列表大小,1维填整数,多维填(d1,d2,....)replace:是否是放回抽取,True表示,则可能多次抽取重复值,False则不会抽取重复值p:列表或数组每个元素被抽取概率

    87630

    扣丁学堂浅谈Python视频教程之random模块详解

    今天扣丁学堂小编给大家详细介绍一下关于Python视频教程之random模块详解,,首先用于生成伪随机数之所以称之为伪随机数,是因为真正意义上随机数(或者随机事件)在某次产生过程是按照实验过程中表现分布概率随机产生...Python这个库在底层使用通用算法,经过长久考验,可靠性没得说,绝对不能用于密码相关功能。...random.randint(a, b) 返回一a 三、针对序列类结构方法 random.choice(seq) 非空序列seq随机选取一元素。...population集群随机抽取K元素。weights是相对权重列表,cum_weights是累计权重,两参数不能同时存在。...random.sample(population, k) population样本或集合随机抽取K重复元素形成新序列。常用于不重复随机抽样。返回是一序列,不会破坏原有序列。

    944100

    数据竞赛之常见数据抽样方式

    解决样本不均衡问题 随机抽样(用最多) 该抽样方法是按等概率原则直接抽取n样本,这种随机样本方法简单,易于操作;但是它并不能保证样本能完美的代表总体,这种抽样基本前提是所有样本个体都是等概率分布...在简单随机抽样,得到结果是不重复样本集,还可以使用放回简单随机抽样,这样得到样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀场景。...n和frac只能传一 replace:是否允许同一行被抽到多次,默认为False weights:默认为等概率加权 random_state:随机数发生器种子 axis:取值为0时,抽取行。...通过正负样本惩罚权重来解决不均衡:对于分类不同样本数量类别分别赋予不同权重(一般小样本量类别权重大,大样本量类别权重小),然后进行计算和建模,例SVM。...不过,有些朋友还是希望能在项目开水前有确切数字,下面是我们在网上找到项目数据集大小一些估计。也许这些例子能让你对自己项目所需数据集大小心里个数。

    1.2K20

    Python必备基础:这些NumPy神操作你都掌握了吗?

    实际上Python本身含有列表(list)和数组(array),但对于大数据来说,这些结构很多不足。因列表元素可以是任何对象,因此列表中所保存是对象指针。...已有数据创建 直接对python基础数据类型(如列表、元组等)进行转换来生成ndarray。...▲图1-1 获取多维数组元素 获取数组部分元素除通过指定索引标签外,还可以使用一些函数来实现,如通过random.choice函数指定样本中进行随机抽取数据。...#下式参数p指定每个元素对应抽取概率,默认为每个元素被抽取概率相同 c3=nr.choice(a,size=(3,4),p=a / np.sum(a)) print("随机重复抽取") print...(c1) print("随机但不重复抽取") print(c2) print("随机按制度概率抽取") print(c3) 打印结果: 随机重复抽取 [[ 7. 22. 19. 21

    4.8K30

    Python常用numpy与random随机产生

    一、Python内建库random使用 import random 产生1n~m范围内int型随机数: random.randint(n,m) random.randint(1,5) 产生1...() 产生1n~m间隔为kint型整数: random.randrange(n,m,k) random.randrange(n,m,k) 序列随机选取1元素: random.choice...N(0, 1) N(0,1)正态分布随机数数组如下,我们可以看到只有少量在[-1,1]之外随机数: 【随机抽取】:np.random.choice(list_or_array..., size=None, replace=True, p=None) 这个choice功能相比python内建choice功能更强大,可以自定义每个元素被抽取概率以及是否放回抽取 size:数组或列表大小...,1维填整数,多维填(d1,d2,....) replace:是否是放回抽取,True表示,则可能多次抽取重复值,False则不会抽取重复值 p:列表或数组每个元素被抽取概率prob,填写方式

    1.1K10

    nlp 关键词提取_nlp信息抽取

    算法思想是:首先随机选择K点作为初始质心,K为用户指定所期望个数,通过计算每个点到各个质心距离,将每个点指派到最近质心形成K簇,然后根据指派到簇点重新计算每个簇质心,重复指派和更新质心操作...具体步骤如下: 对语料进行Word2Vec模型训练,得到词向量文件; 对文本进行预处理获得N候选关键词; 遍历候选关键词,词向量文件中提取候选关键词词向量表示; 对候选关键词进行K-Means聚类...在随机森林中,会使用侯选feature随机子集,而非查找最好阈值,对于每个候选feature来说,阈值是抽取,选择这种随机生成阈值方式作为划分原则。...,实验数据是基于公司内部数据,此篇总结只是方法上讲解和实现,没有针对某一具体数据集做相应结果分析。...从实验可以很明显看出有监督关键词抽取方法通常会显著好于无监督方法,但是监督方法依赖一定规模标注数据。

    97141

    Python完整代码带你一文看懂抽样

    本节以下内容介绍抽样方法属于概率抽样。 1. 简单随机抽样 该抽样方法是按等概率原则直接总样本抽取n样本,这种随机抽样方法简单、易于操作,但是它并不能保证样本能完美代表总体。...在简单随机抽样,得到结果是不重复样本集,还可以使用放回简单随机抽样,这样得到样本集中会存在重复数据。该方法适用于个体分布均匀场景。 2....例如,做月度销售预测,至少包含12数据;做日销售预测,至少包含30天数据,如果一天包含特定周期,则需要重复多个周期。...由于sample库要求抽取对象是一序列或set,因此这里使用了一列表推导式直接基于data数据集记录数生成索引列表,然后再返回给sample随机抽样,抽样数量为2000;最后data中直接基于索引获得随机抽样后结果...然后使用Randomsample方法整群标签中进行抽样,这里定义抽取2整群。

    2K20

    用自定义素材组合生成艺术NFT

    请记住,可能组合数量会随着特征类别的增加而成倍增加。 在 Scrappy Squirrels 项目中,我们创建了 8 特征类别。 每个特征类别都有不同数量特质图像。...配置文件由一叫做 CONFIG Python 变量组成。CONFIG 是一 Python 列表(由[]封装)。它包含一特征类别的列表,按照它们需要被堆叠顺序。这里顺序是非常重要。...配置稀有性权重 rarity_weights键可以取三值:None(无),random("随机"),或一 Python 列表。...现在,我们需要定义一 Python 列表(用[]封装),其中每个数字代表按升序分配给一特定特征权重。 如果required被设置为 True,那么权重数量应该等于该类别的特征数量。...如果required被设置为 False,那么权重数量应该等于特征数量加 1。 在我们例子,如果腕带是必须,我们将在列表定义九权重,如果不是必须,我们将定义十权重

    64360

    入门干货:《权力游戏》战斗场景搞懂数据抽样和过滤

    随机抽样 随机抽样 (也成为抽签法、随机样数表法)常常用于总体个数较少时,它主要特征是总体逐个抽取。其优点是操作简便易行,缺点是在样本总体过大不易实行。...主要方法包括: (1)抽签法 一般地,抽签法就是把总体N个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一容器,搅拌均匀后,每次从中抽取号签,连续抽取n次,就得到一容量为n样本。...假设数据流只有一数据。我们接收数据,发现数据流结束了,直接返回该数据,该数据返回概率为1。 再假设数据流里两个数据,我们读到了第一数据,这次我们不能直接返回该数据,因为数据流没有结束。...是将总体各单位归并成若干个互不交叉、互不重复集合,称之为群,然后以群为抽样单位抽取样本一种抽样方式。应用整群抽样时,要求各群较好代表性,即群内各单位差异要大,群间差异要小。...抽样过程可分为以下几个步骤: 确定分群标注; 将总体(N)分成若干个互不重叠部分,每个部分为一群; 根据各群样本量,确定应该抽取群数; 用简单随机抽样或系统抽样方法,i群抽取确定群数。

    1.1K10
    领券