用python的random.sample和seed函数生成独特的随机样本

一、random.sample函数的用法

random.sample函数是python自带的随机抽样函数，用于从一个序列中随机选择指定数量的元素。其函数定义如下：

random.sample(population, k)

其中，population为待抽样的序列，k为需要抽取的样本个数。例如，我们有一个列表a，需要从中随机选出3个元素：

import random
a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
print(random.sample(a,3))

此时，程序随机输出3个元素，例如[1,5,9]。

二、seed函数的用法

seed函数是随机数生成过程中的一种初始化方法，可以通过其设置随机数生成器的种子，以保证随机数的可重复性。其函数定义如下：

random.seed(a=None, version=2)

其中，a为可以是任意的值，version为默认的值2，表示使用Mersenne Twister算法。例如：

import random
random.seed(1)  # 以1为随机数种子
print(random.randint(0, 10))
print(random.randint(0, 10))

此时，无论运行多少次，输出结果始终为：

2
9

三、使用seed生成独特的随机样本

我们可以通过结合使用random.sample和random.seed函数生成独特的随机样本。比如，我们有一个整数n，希望从1到n中随机选出k个不重复的整数。

import random

n = 10   # n为1到10的整数
k = 3    # 随机选出3个整数

random.seed(n)   # 以n为随机数种子
random_list = random.sample(range(1,n+1), k)   # 从1到n中选出k个整数，存放在列表random_list中
print(random_list)

运行程序后，输出结果为“[4, 6, 1]”等随机选出的k个整数。

四、结合应用实例

seed函数和sample函数在实际应用中有着广泛的用途，我们可以通过以某种方式生成独特的随机样本来满足特定的需求。以下是一个场景的实例：

假设我们有一份调查问卷数据，需要随机选取其中若干个样本进行数据分析。如果我们每次都随机选取一定数量的样本，会发现选出的样本有很多重复，不能够真正代表所有问卷数据的特征。为了避免这种情况，我们可以使用seed和sample函数来制定一种独特的随机选取策略：

import random

# 调查问卷数据
questionnaires = ['张三','李四','王五','赵六','钱七','周八','韩九','宋十','郑十一',
                  '张十二','王十三','李十四','钱十五','周十六','宋十七','韩十八',
                  '张十九','李二十','王二十一','赵二十二']

# 以某种方式生成独特的随机样本
random.seed(123)  # 指定随机数种子
sample_size = 5   # 随机选取5个样本
selected_questionnaires = random.sample(questionnaires, sample_size)  # 从questionnaires列表中随机选取5个样本
print(selected_questionnaires)

运行程序后，输出结果为“['韩十八', '钱十五', '周十六', '宋十七', '赵六']”，此时我们可以看到，选出的5个样本不仅是随机的，而且每次生成的样本都是独特的。在此基础上，我们可以对这5份问卷数据进行更加精细的数据分析，如抽取样本的特征、分析样本数据的分布情况等。