怎么利用Python随机从list中挑选一个元素
本篇内容主要讲解“怎么利用Python随机从list中挑选一个元素”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么利用Python随机从list中挑选一个元素”吧!
1. 引言
在本文中,我们将研究从列表中选择随机元素的不同实现方法。在日常项目中,我们经常会遇到这种情形,比如随机从多种数据增强策略中选择一种或几种来提升训练数据的多样性。
闲话少说,我们直接开始吧。
2. 举个栗子
为了方便示例,这里我们假设有一个包含多个水果英文名的列表,并且我们需要从中选择一种随机水果进行输出。
水果名称列表如下所示:
fruit_name_list = ['apple','orange','banana','pear','watermelon']
3. 使用Random库
random 库是一个 python的内置库,因此我们不需要重新安装它,可以方便地直接导入。这里我们将研究使用该库从列表中选择随机元素的 3 种不同方法。
3.1 随机下标
函数random.randrange(num_items)
用于返回介于区间0到num_items-1
之间的一个随机数,如果我们得到一个列表的随机下标,进而我们就可以方便的得到该列表中的一个随机元素。
样例代码如下:
import randomnum_items = len(fruit_name_list)random_index = random.randrange(num_items)winner = fruit_name_list[random_index]print(winner)
输出如下:
orange
3.2 随机选择单个元素
函数random.choice
将列表作为输入参数,并从列表中返回一个随机元素。在上述的例子中,我们可以直接传递 列表fruit_name_list
作为该函数的参数。
样例代码如下:
winner = random.choice(fruit_name_list)print(winner)
输出如下:
watermelon
3.3 随机选择多个元素
函数random.sample
功能类似于函数random.choice
,主要区别在于我们可以指定所需的随机元素的数量。在下面的代码样例中,我们可以得到两个随机的水果英文名字。 random.sample
返回值为一个列表。
样例代码如下:
winners = random.sample(fruit_name_list,2)print(winners)
输出如下:
['banana', 'watermelon']
4. 使用Secrets库
Secrets
库优于 Random 库,因为它更安全。与 random 库一样,它也是一个内置的 python 库,我们不必安装任何其他依赖项。但是,如果我们使用的是低于3.6 的Python版本,则必须使用pip安装该模块。
4.1 随机下标
函数secrets.randbelow
的功能类似于random.randrange
。使用该函数我们可以得到一个介于 0 和 num_items - 1
之间的随机索引,进而使用该索引来方便地访问我们的水果英文名列表中的元素。
样例代码如下:
import secretsnum_items = len(fruit_name_list)random_index = secrets.randbelow(num_items)winner = fruit_name_list[random_index]print(winner)
输出如下:
watermelon
4.2 随机选择单个元素
函数secrets.choice
功能类似于函数random.choice
,该函数将列表作为输入参数,并从该列表中返回一个随机元素。
样例代码如下:
winner = secrets.choice(fruit_name_list)print(winner)
输出如下:
apple
4.3 随机选择多个元素
函数secrets.SystemRandom().sample()
功能类似于 random.sample()
,该函数接受输入列表和返回元素个数作为输入参数,同时该函数返回一个挑选出的随机元素的列表。
样例代码如下:
winners = secrets.SystemRandom().sample(fruit_name_list,2)print(winners)
输出如下:
['watermelon', 'orange']
到此,相信大家对“怎么利用Python随机从list中挑选一个元素”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是编程网网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
免责声明:
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341