从列表中随机选择替换答案

【问题标题】：Random selection from list with replacement从列表中随机选择替换
【发布时间】：2015-04-10 17:42:03
【问题描述】：

我有一个列表列表，如下所示：

a = [[1,2],[2,3]]

我想从a 创建一个给定大小的随机列表替换。 numpy.random.choice() 方法只接受一维数组。我可以编写自己的函数来做到这一点，但是已经有优化的方法了吗？

预期输出：

[[1,2],[1,2],[2,3],[2,3]] 
// the size (4 here) has to be a parameter passed to the function

【问题讨论】：

你能举例说明你的预期输出吗？
您想要子列表还是整数列表？如果是后者，列表是否保证包含整数列表，或者它们可能嵌套得比两层更深或更浅？
@BrendanLong：我刚刚添加了预期的输出
@BlacklightShining：我想要一个子列表

标签： python numpy random

【解决方案1】：

您可以简单地反复拨打the standard library's random.choice()。不需要numpy。

>>> list_of_lists = [[1, 2], [2, 3]]
>>> sample_size = 4
>>> [random.choice(list_of_lists) for _ in range(sample_size)]
[[1, 2], [2, 3], [1, 2], [1, 2]]

这是random.sample() 的替代方案，无需替换即可工作，让您选择大于原始总体规模的“样本”。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 numpy：

size = 4
a = np.array([[1,2],[2,3]])
b = np.random.randint(len(a), size = size)
a[b,:]

Out[93]:
array([[2, 3],
       [2, 3],
       [2, 3],
       [1, 2]])

【讨论】：

【解决方案3】：

从 Python 3.6 开始，您可以直接使用random.choices。

random.choices(list_of_lists, k=sample_size)
## [[1, 2], [3, 4], [3, 4], [1, 2]]

一个粗略的基准表明，在不同的样本量上，这似乎比列表理解方法更有效。

>>> list_of_lists = [[1, 2], [3, 4]]
>>> sample_size = 4

>>> %timeit [random.choice(list_of_lists) for _ in range(sample_size)]
4.49 µs ± 20.9 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> %timeit random.choices(list_of_lists, k=sample_size)
1.99 µs ± 14.1 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

>>> list_of_lists *= 100
>>> sample_size *= 1000

>>> %timeit [random.choice(list_of_lists) for _ in range(sample_size)]
3.54 ms ± 28.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

>>> %timeit random.choices(list_of_lists, k=sample_size)
927 µs ± 1.39 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

【讨论】：

【解决方案4】：

more_itertools 库实现了more_itertools.random_combination_with_replacement：

import more_itertools as mit

list_of_lists = [[1, 2], [2, 3]]
sample_size = 4
list(mit.random_combination_with_replacement(list_of_lists, sample_size))
# [[1, 2], [1, 2], [2, 3], [2, 3]]

【讨论】：