一、randomsample的作用
在数据分析与机器学习领域，一般需要从整个数据集中抽取一部分样本进行建模、研究、验证等操作。randomsample函数正是解决这种问题的工具。它可以在一个给定的序列中，以指定的样本数量或比例，随机抽取样本。
二、randomsample的语法
randomsample函数的语法如下：
random.sample(sequence, k) random.sample(sequence, k, *, counts=None)
其中：
sequence：必须是一个可迭代的对象，比如列表（list）、元组（tuple）、字符串（string）等。
k：从原序列中随机抽取的元素个数。
counts：是一个与sequence等长的可迭代对象，用于指定每个元素的被抽取次数，如果不指定，则每个元素都只会被抽取一次。
三、randomsample的使用方法
1. 抽样样本数量和比例
randomsample函数可以通过指定抽样元素的数量或占比，实现从序列中进行抽样的操作：
#抽取一个列表中的3个随机样本，注意，结果可能会随机变化 import random lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'] res = random.sample(lst,3) print(res) #输出结果可能是 ['j', 'c', 'h']
#从一个范围内的数字抽取4个不重复的随机样本 import random res = random.sample(range(1,21),4) print(res) #输出结果可能是 [17, 20, 7, 18]
除了指定抽样数量外，还可以通过指定抽样比例来实现抽样操作：
#以50%的比例抽取一个列表中随机样本，注意，结果可能会随机变化 import random lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'] res = random.sample(lst, int(len(lst)*0.5)) print(res) #输出结果可能是 ['f', 'j', 'a']
以上3个例子中，我们可以看到randomsample函数的基本用法。通过传入一个可迭代对象，在其中随机抽取k个元素，返回包含这k个元素的列表。需要注意的是，结果是没有重复元素的。
2. 指定每个元素被抽取的次数
有时候，我们需要对序列中的每个元素指定被抽取的次数，比如每个元素都要被抽取2次。这时候，counts参数就能派上用场了：
#指定一个列表中每个元素都被抽取2次 import random lst = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j'] res = random.sample(lst, len(lst), counts=[2]*len(lst)) print(res) #输出示例：['f', 'j', 'i', 'j', 'd', 'i', 'h', 'e', 'h', 'a']
在以上例子中，抽取结果中的每个元素都被抽取了2次，即原列表中有3个元素没能被抽取到。需要注意的是，序列中元素的个数与counts中每个元素的数量应该相等。
3. 抽样空序列、出现重复元素的处理方式
在实际开发中，我们可能会遇到一些特殊情况，比如抽样的序列为空，或者需要抽样的样本数量大于序列的长度。这个时候，randomsample函数的处理方式会有所不同：
#对于空列表，randomsample将会引发异常
import random
try:
res = random.sample([], 2)
print(res)
except Exception as e:
print(e) #输出：Sample larger than population
#如果抽取数量大于序列长度，randomsample函数将会抛出异常
import random
try:
res = random.sample([1,2], 3)
print(res)
except Exception as e:
print(e) #输出：Sample larger than population
另外需要注意的是，如果一个序列中存在重复元素，那么它们也会遵循随机抽样的规则，有可能被抽取多次。相同元素出现的次数与counts参数无关。
四、总结
randomsample函数是Python中处理随机抽样的重要工具，它能够轻松地从序列中抽取指定数量或比例的样本。另外，通过counts参数，还可以对每个元素进行定制化的抽样次数设置。然而，在使用的过程中，我们需要注意空序列和抽样数量大于序列长度的情况，以及相同元素出现次数与counts参数无关的特点。
