从多个列表中随机抽样答案

【问题标题】：Randomly sampling from multiple lists从多个列表中随机抽样
【发布时间】：2020-12-07 13:31:43
【问题描述】：

我有一些数据目前存储在 3 个列表中，我们称它们为 a、b 和 c。这些列表都包含n 元素。我想随机抽取我的数据样本，比如大小sample_n，以创建一些较小的数据集来玩，但我想从每个列表中抽取相同的随机样本。也就是说，我想从每个列表中随机选择相同的元素。因此，如果我随机选择元素i，我想从每个列表（a[i]、b[i] 和c[i]）中获取元素i。我不想生成 3 组随机数，以使三个列表的元素不匹配。例如，为每组单独运行 this random sampling 不是我想要的。

我认为我需要做的就是生成一个单独的随机数列表random_list，长度为sample_n，然后执行类似的操作

for element in range(len(random_list)):
      sample_a[element] = a[random_list[element]]
      sample_b[element] = b[random_list[element]]
      sample_c[element] = c[random_list[element]]

但是，我不知道如何生成随机数列表！而且我想知道是否有比我在这里想的更有效的方法。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x numpy random

【解决方案1】：

您可以对索引进行洗牌。第一种方式：

import numpy as np
indices = list(range(20))
np.random.shuffle(indices)
indices
[9, 13, 0, 19, 17, 10, 14, 5, 7, 18, 8, 3, 16, 4, 15, 11, 12, 6, 1, 2]

第二种方式：

import random
indices = list(range(20))
random.shuffle(indices)
indices
[5, 3, 11, 7, 19, 12, 0, 13, 2, 4, 10, 18, 1, 16, 17, 14, 8, 6, 9, 15]

或者，如果索引可以重复：

np.random.randint(1,5, size=20)
array([1, 2, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 1, 4, 2, 3, 4, 2, 3, 2, 1, 4, 1, 3])

效率。将sample_a、sample_b、sample_c 存储在二维数组中会更快：

X = np.array([['a','b','c'], ['d','e','f'], ['g','h','i'], ['j','k','l'], ['m','n','o'], ['p', 'q','r'], ['s', 't', 'u']])
idx = np.random.randint(0, len(X), size=7)

然后使用X[idx,0]、X[idx,1]、X[idx,2] 访问其列

【讨论】：

谢谢！我认为第三种选择是我要去的。我的代码现在是：sample_n = 1000data = np.column_stack((a, b, c))idx = np.random.randint(0, len(a), size = sample_n)idx = np.reshape(idx, (sample_size, 1))#Force 1D 矢量最终愚蠢的问题（至少在这个主题上）。我现在正在努力将此 sample_data 复制到一个新数组中。我试过：for element in range(len(idx)):sample_data[idx[element], :] = data[idx[element], :] 但得到错误“列表索引必须是整数或切片，而不是元组”。有任何想法吗？抱歉格式化！
重塑是不必要的。你可以使用sample_data[idx,:]=data[idx,:]
谢谢@mathfux，很高兴知道我的 Python 编码目前非常不优雅。我仍然遇到错误，但我相信我在大约一周前遇到了同样的错误（由于某种原因，它没有将 idx 元素称为整数值）所以希望我可以从过去的错误中吸取教训并解决这个问题！

【解决方案2】：

对不起，之前搜索过，没有找到任何东西，我刚刚找到了这个：

Random sample of paired lists in Python

【讨论】：

请注意，在 numpy 中，您应该选择 zip 而不是 np.column_stack 或类似的东西
谢谢亚当。我也会调查一下。我遇到过它，但使用zip 有点害怕。这似乎是一个相当强大的命令。