在本教程中，我们将介绍一些使用 Python 生成随机数列表，从列表中随机选择元素的技巧。这在许多情况下都很有用，比如数据采样。

使用 random 模块生成随机整数列表

可以简单地通过使用 random 模块的 randint() 与循环来生成随机整数列表。

import random
random_integers = []
for i in range(6):
    random_integers.append(random.randint(1, 100))
print(random_integers)
# 输出：[17, 54, 82, 82, 38, 33]

以上代码利用列表的append()方法，将随机生成的6个1到100之间的整数添加到空列表。

使用列表推导式创建随机整数列表

通过使用列表推导式生成随机整数列表，可以得到一个比上面更简洁的代码。

import random
random_integers = [random.randint(1, 100) for i in range(6)]
print(random_integers)

使用列表推导式创建随机浮点数列表

还可以使用列表推导式和 random() 来生成浮点数列表。

import random
random_floats = [random.random() for i in range(6)]
print(random_floats)
# 输出：[0.7740305693567944, 0.7964292222187997, 0.7668477188707622, 0.62141530387617, 0.24281210337003534, 0.7736315006293789]

使用 NumPy 生成随机数列表

还可以使用 NumPy 库的 randint() 生成随机数列表。与 random 模块中的函数同名，但它更灵活。

import numpy as np
print(np.random.randint(1, 10, 10))
# 输出：[4 8 1 2 1 1 8 6 2 8]

NumPy 中的 randint() 包含三个参数，第一个参数：随机整数起始值。第二个参数：随机整数的结束值。第三个参数：生成随机数的数量。第三个参数还可以传递元组，比如以下代码，生成5*5的多维数组。

import numpy as np
print(np.random.randint(1, 10, (5,5)))
# 输出：
[[5 6 4 3 1]
 [3 2 7 2 9]
 [8 2 7 5 9]
 [6 4 6 5 3]
 [8 9 6 8 8]]

从列表中随机选择元素

Python 的 random 模块提供了如下多个允许从列表中随机检索元素的函数。让我们比较一下他们的区别：

• random.choice()
• random.choices()
• random.sample()
• 使用 random.choice() 函数是从列表中选择随机元素的最简单方法。示例中展示了从列表中选择单个随机元素。

>>> import random
>>> random.choice([6, 9, 3, 7, 8])
8
>>> random.choice([6, 9, 3, 7, 8])
3
>>> random.choice([6, 9, 3, 7, 8])
8

• 可以使用 random.choices() 函数从列表中随机选择多个元素。默认以列表形式返回 1 个元素。传递参数 k，可以返回多个随机元素。

>>> import random
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8])
[9]
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8])
[7]
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8])
[7]
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[9, 7]
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[7, 7]
>>> random.choices([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[9, 9]

• 从列表中随机选择多个元素，还可以使用 random.sample() 函数。此函数必须指定参数 k，否则返回错误。

>>> import random
>>> random.sample([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[8, 6]
>>> random.sample([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[8, 3]
>>> random.sample([6, 9, 3, 7, 8], k = 2)
[8, 7]

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