python - 错误 : random_sample() takes at most 1 positional argument (2 given)

Question

我对 random.sample 函数有疑问。这是代码:

import random
import numpy as np


simulateData = np.random.normal(30, 2, 10000)

meanValues = np.zeros(1000)

for i in range(1000):


    dRange = range(0, len(simulateData))
    randIndex = np.random.sample(dRange, 30)
    randIndex.sort()
    rand = [simulateData[j] for j in randIndex]
    meanValues[i] = rand.mean()

这是错误:

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-368-92c8d9b7ecb0> in <module>()
 20 
 21     dRange = range(0, len(simulateData))
---> 22     randIndex = np.random.sample(dRange, 30)
 23     randIndex.sort()
 24     rand = [simulateData[i] for i in randIndex]

mtrand.pyx in mtrand.RandomState.random_sample   (numpy\random\mtrand\mtrand.c:10022)()

TypeError: random_sample() takes at most 1 positional argument (2 given)

我发现了几个过去的引用资料，这些错误应该是通过更改导入顺序来解决的，就像我上面的例子一样(随机，在 numpy 之前)。据说随机模块在导入过程中以某种方式被覆盖，而我无法想象为什么会使用高级语言。但是在我的情况下它不起作用。我尝试了所有可能的变化，但没有解决方案

问题本身就是尝试引导:从初始分布中获取随机样本(大小相等)并测量均值和标准差。

我很困惑，特别是因为应该有效的解决方案没有。我有 Python 2.7

请帮忙

Answer 1

我猜你很困惑 random.sample 与 np.random.sample() -

np.random.sample(size=None) - Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0).
       size : int or tuple of ints, optional Output shape. If the given shape is, e.g., (m, n, k), then m * n * k samples are drawn. Default is None, in which case a single value is returned.

random.sample(population, k) - Return a k length list of unique elements chosen from the population sequence. Used for random sampling without replacement.

您正在使用 np.random.sample , 但试图将其参数作为 random.sample .我想你想使用 random.sample ，如果是这样，你应该像这样使用它 -

randIndex = random.sample(dRange, 30)