Python之random.sample()和numpy.random.choice()的優(yōu)缺點(diǎn)說明
對比
python中random.sample()方法可以隨機(jī)地從指定列表中提取出N個不同的元素，列表的維數(shù)沒有限制。
有文章指出：在實踐中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)N的值比較大的時候，該方法執(zhí)行速度很慢。
可以用numpy random模塊中的choice方法來提升隨機(jī)提取的效率。
（有問題，從該文章看不出來random.sample方法比choice方法慢多少，我自己仿真倒是發(fā)現(xiàn)random.sample方法比choice方法快的多，后面會舉例說明）
numpy.random.choice() 對抽樣對象有要求，必須是整數(shù)或者一維數(shù)組（列表），不能對超過一維的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，這是其缺點(diǎn)。
random.sample() 和 numpy.random.choice() 的優(yōu)點(diǎn)都是可以指定抽樣的個數(shù)，一次性從列表中不重復(fù)地抽樣出指定個數(shù)的元素，其中 random.sample()默認(rèn)就是不重復(fù)抽樣（不放回的抽樣），而numpy.random.choice()默認(rèn)是可以重復(fù)抽樣，要想不重復(fù)地抽樣，需要設(shè)置replace參數(shù)為False，用法如下：
補(bǔ)充
前面說random.sample方法比choice方法快的多，下面附圖為證。
更新
有博友留言說，numpy.random.choice()與 random.sample() 兩者適合的情況不同，建議增加抽樣數(shù)量再試試，下面是逐步增加抽樣數(shù)量后的結(jié)果。
列表元素為100000個，抽樣個數(shù)為9。
抽樣個數(shù)為1000。
抽樣個數(shù)為10000。
抽樣個數(shù)為50000。
從以上實驗來看，numpy.random.choice()抽樣方法的時間幾乎不會隨著抽樣數(shù)量的變化而變化，而random.sample() 會隨著抽樣數(shù)量的增加而增加。
所以當(dāng)數(shù)量較少的時候，random.sample() 用時非常少，而numpy.random.choice()則很長；當(dāng)抽樣數(shù)量很大的時候，numpy.random.choice()幾乎不變，而random.sample() 用時變長。
簡單繪制一下測試結(jié)果，如下所示
從圖上可以看到，numpy.random.choice()的用時確實保持不變，而random.sample() 用時會隨著抽樣比例的增加而線性增長。
總結(jié)
從對象類型上看，random.sample方法比numpy.random.choice方法適用范圍廣。
從速度上看，當(dāng)抽樣數(shù)量小的時候，random.sample方法比numpy.random.choice方法快很多；當(dāng)抽樣數(shù)量很大的時候，random.sample方法就不如numpy.random.choice方法了。
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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