如何根据 1 个列表创建 2 个随机列表？

Question

我有一个 global_list：[1,7,23,72,7,83,60] 我需要从这个列表中创建 2 个随机列表（示例）：

• list_1: [7, 7, 23, 83, 72]
• list_2: [1, 60]

我的实际工作代码是：

import random
import copy

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    list_1, list_2 = [], copy.copy(global_list)
    list_1_len = round(len(list_2)*repartition)
    print("nbr of element in list_1:",list_1_len)
    for _ in range(list_1_len):
        index = random.randint(1,len(list_2)-1)
        list_1.append(list_2[index])
        del list_2[index]
    return list_1, list_2


global_list = [1,7,23,72,7,83,60]
list_1,list_2 = get_2_random_list(global_list,0.7)
print("list_1:", list_1)
print("list_2:", list_2)
print("global_list:", global_list)

我觉得它可以优化。 （也许我在random 库上搜索得不够多）在效率方面（我正在处理数百万个元素）和密度方面（我希望该函数有 1 或 2 行代码） .

Answer 1

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    g_list = list(global_list)
    random.shuffle(g_list)
    split_point = round(len(g_list)*repartition)
    
    return g_list[:split_point], g_list[split_point:]

Answer 2

尝试使用 NumPy：

l = [1,7,23,72,7,83,60]
l2 = l.copy()
# randomly select a number based on the len of the list
split_num = np.random.choice(len(l), 1)
# create a new list by using random choice without replacement
l1 = list(np.random.choice(l, split_num, replace=False))
# remove the numbers in l1 from the original list
[l2.remove(x) for x in l1]
# print your two new lists
print(l1)
print(l2)
print(l)

[60, 83, 23, 72]
[1, 7, 7]
[1, 7, 23, 72, 7, 83, 60]

Answer 3

也许我在随机库上搜索的不够多

如果你没有找到random.sample，那你肯定是搜索不够

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    list_1_len = int(round(len(global_list)*repartition))
    list1 = random.sample(global_list, list_1_len)
    set1 = set(list1)
    list2 = [element for element in global_list if element not in set1]
    return list1, list2

编辑：如果您的列表项不是唯一的，这将是生成 list2 的更好方法：

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    global_len = len(global_list)
    list_1_len = int(round(global_len*repartition))
    list1_indices = random.sample(range(global_len), list_1_len)
    list1 = [global_list[idx] for idx in list1_indices]
    set1 = set(list1_indices)
    list2 = [element for idx, element in enumerate(global_list)
             if idx not in set1]
    return list1, list2

附录：如果您对list2中元素的顺序不感兴趣，使用random.shuffle会更快。

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    list_1_len = int(round(len(global_list)*repartition))
    lstcopy = list(global_list)
    random.shuffle(lstcopy)
    list1 = lstcopy[:list_1_len]
    list2 = lstcopy[list_1_len:]
    return list1, list2

Answer 4

我会使用随机库中的示例方法。它类似于选择方法，但不允许重复。最后，我将所有不在 list_1 中的项目添加到 list_2。

def get_2_random_list(global_list, repartition):
    list_1_len = round(len(global_list) * repartition)

    list_1 = random.sample(global_list, list_1_len)
    list_2 = [i for i in global_list if i not in (list_1)]

    return list_1, list_2

Answer 5

如果您的重新分区是概率（而不是项目的一部分），您需要将其用作阈值，以将项目随机放置在第一个或第二个列表中：

import random

L = [1,7,23,72,7,83,60]

repartition = 0.7 # as a probability
L1,L2 = [],[]
for n in L:
    (L1,L2)[random.random()>repartition].append(n)
    
print(L1)  # [23, 72, 60]
print(L2)  # [1, 7, 7, 83]

这意味着项目有 70% 的机会被放置在第一个列表中，并且有 30% 的机会进入第二个列表。对于短名单，这通常甚至不会接近 70/30 的项目比例。

如果你的 repartition 用 item 的数量来表示一个比例，你可以使用 random.sample 来避免修改原始列表：

from random import sample

L = [1,7,23,72,7,83,60]

repartition = 0.7 # as a proportion of items

L1,L2 = (lambda R,p:(R[:p],R[p:]))(sample(L,len(L)),round(repartition*len(L)))
    
print(L1) # [7, 83, 7, 72, 60]
print(L2) # [23, 1]

Answer 6

NumPy 有一个函数 shuffle 可能会有所帮助：

arr = np.array([1,7,23,72,7,83,60])
np.random.shuffle(arr)
p = 5
a1 = arr[:p]
a2 = arr[p:]
print(a1)
print(a2)