在python中取一个没有numpy或pandas的数组样本答案

【问题标题】：Take a sample of an array without numpy or pandas in python在python中取一个没有numpy或pandas的数组样本
【发布时间】：2019-02-26 11:31:31
【问题描述】：

我正在尝试创建一种“pythonic”方式，在 python 中获取一个非常大的数组的一小部分。

我目前正在使用具有以下代码的 58 列和 4960 行的 csv：

def import_normal_csv(file):
    # Create blank array
    results = []
    # Open file
    with open(file) as csvfile:
        # read in file changing values to floats
        reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
        for row in reader:
            results.append(row)
    return results

def main():
    print(" Working SPAM Dataset... ")
    # Create a raw data array without numpy
    spam_raw_data = import_normal_csv('spam.csv')

    # CREATE SUBSET OF SPAM_RAW_DATA HERE

    random.shuffle(spam_raw_data)

我已经看到了使用numpy 或pandas 的各种方法，但我想在没有这些库的情况下自然地做到这一点。而不是我的庞大数组，我怎么能只接收... 500 行（或一些明显少于近 5000 的任意数字）？

【问题讨论】：

标签： python arrays python-3.x

【解决方案1】：

可以使用内置的random库，例如：

import random

random.sample(data, 500)

这将为您提供 500 个lists 的list，每个代表一行。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用random.sample:

subset_size = 500
random.sample(spam_raw_data, subset_size)

还请注意您的import_normal_csv 函数可以简化：

def import_normal_csv(file):
    with open(file) as csvfile:
        reader = csv.reader(csvfile, quoting=csv.QUOTE_NONNUMERIC)
        return list(reader)

【讨论】：