Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Что такое случайный модуль Python?
  • Выберите случайный элемент из списка в Python
  • Выбор случайных элементов из списка в Python без замены
  • Выбор случайных элементов из списка в Python с заменой
  • Выбор взвешенных случайных элементов из списка в Python с заменой
  • Использование случайного начального числа для воспроизведения результатов при выборе случайных элементов
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Lists

Python: Выбор случайного элемента из списка

PreviousPython списки: Полный обзорNext4 Способа Очистить Список в Python

Last updated 1 year ago

В этом уроке вы узнаете, как использовать Python для выбора случайного элемента из списка. Вы научитесь делать это, выбирая случайный элемент из списка с заменой, без замены, а также как воспроизводить ваши результаты. Вы также узнаете, как изменить вес выборов.

Освоение работы со случайными элементами — важный навык в Python. Он имеет множество широких приложений, таких как в Data Science и разработке игр. Например, если вы создаете карточную игру, вам может понадобиться выбрать карту случайным образом. Python поставляется с полезным модулем random, который мы изучим в этом руководстве, чтобы помочь вам работать со случайным выбором элементов.

К концу этого урока вы получите хорошее понимание того, как использовать несколько полезных функций из модуля random, включая sample(), choice() и choices(). Вы научитесь использовать эти функции для изменения выбора случайных элементов из списка в Python.

Быстрый ответ: Используйте random.choice()

Оглавление

Что такое случайный модуль Python?

Python имеет встроенный модуль для работы с псевдослучайными числами, который называется random. Так как он встроен в язык, мы можем легко импортировать его:

import random

Модуль предлагает несколько полезных функций для случайного выбора или выборки из списка в Python. Также он содержит генератор случайных чисел, который позволяет легко воспроизводить результаты, что дает возможность проверять результаты или устранять проблемы в коде.

Выберите случайный элемент из списка в Python

Самый простой способ выбрать один случайный элемент из списка в Python – использовать функцию random.choice(). Эта функция принимает один параметр – последовательность. В нашем случае последовательностью будет список, хотя можно использовать и кортеж.

Давайте посмотрим, как можно использовать метод для выбора случайного элемента из списка Python:

# Choosing a random element from a Python list with random.choice()
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

random_item = random.choice(items)
print(random_item)

# Returns: 5

Мы видим, что функция choice() выбирает один случайный элемент из нашего списка.

Функция ожидает непустой список. Что произойдет, если передать пустой список? Функция вызовет IndexError, и программа завершится с ошибкой, если это не обработать.

Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Raising an error when the list is empty
import random
items = []
random_item = random.choice(items)
print(random_item)

# Raises: IndexError: Cannot choose from an empty sequence

Мы видим, что функция вызывает IndexError.

В следующем разделе вы узнаете, как с помощью Python выбирать случайные элементы без замены.

Выбор случайных элементов из списка в Python без замены

В этом разделе вы узнаете, как использовать Python для выбора нескольких случайных элементов из списка без замены. Что значит выбор без замены? Выборка без замены означает, что каждый элемент можно выбрать только один раз.

Чтобы использовать Python для выборки случайных элементов без замены, можно использовать функцию random.sample(). Функция принимает два параметра: список, из которого нужно сделать выборку, и количество элементов для выборки.

Давайте посмотрим, как можно использовать метод random.sample(), чтобы выбрать несколько случайных элементов из списка:

# Choosing random elements from a Python list with random.sample()
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random_items = random.sample(items, 2)
print(random_items)

# Returns: [8, 4]

Можно увидеть, что при передаче значения 2 (для аргумента ключевого слова k) возвращаются два элемента.

Что произойдет, если мы передадим значение для k, которое превышает количество элементов в нашем списке? Python вызовет ValueError. Давайте посмотрим, как это выглядит:

# Attempting to sample more values than possible
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random_items = random.sample(items, 11)
print(random_items)

# Raises: ValueError: Sample larger than population or is negative

Мы также можем использовать функцию random.sample(), чтобы перемешать элементы в нашем списке. Мы можем сделать это, просто выбрав все элементы списка.

# Using random.sample() to randomize our list
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random_items = random.sample(items, len(items))
print(random_items)

# Returns: [6, 3, 8, 2, 4, 5, 9, 7, 1]

В следующем разделе вы узнаете, как использовать Python для случайного выбора элементов из списка с повторением.

Выбор случайных элементов из списка в Python с заменой

Бывают случаи, когда необходимо выбрать случайные элементы из списка Python с возвратом. Это означает, что элемент может быть выбран более одного раза. Это имеет множество полезных применений, включая статистику.

Для случайного выбора элементов с возвратом можно использовать метод random.choices(). Подобно функции random.sample(), этот метод принимает список и количество элементов k. Поскольку можно выбирать элемент более одного раза, значение k может превышать количество элементов в списке.

Давайте посмотрим, как можно выбирать элементы с замещением в Python:

# Choosing random elements from a Python list with random.choices()
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random_items = random.choices(items, k=4)
print(random_items)

# Returns: [9, 1, 5, 5]

Мы видим в приведенном выше примере, что значение 5 было возвращено дважды, хотя оно существует в нашем списке только один раз.

Давайте посмотрим, что произойдет, когда число k превысит количество элементов в списке:

# Choosing random elements from a Python list with random.choices()
import random
items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random_items = random.choices(items, k=len(items) + 2)
print(random_items)

# Returns: [5, 3, 8, 2, 2, 1, 2, 7, 8, 7, 5]

Можно заметить, что при установке значения k, превышающего длину списка, возвращаемый список становится больше оригинального списка.

В следующем разделе вы узнаете, как выбирать случайные элементы с заданными весами из списка в Python.

Выбор взвешенных случайных элементов из списка в Python с заменой

Бывают случаи, когда вы хотите, чтобы некоторые элементы имели больший вес по сравнению с другими элементами. Это означает, что при выборе случайных элементов вы можете хотеть, чтобы некоторые элементы имели более высокую вероятность быть выбранными.

Мы можем изменить вес наших элементов, передав массив в параметр weights=. Прежде чем углубляться в то, как это работает, представим, что по умолчанию используется массив с равными весами. Изменяя относительные веса, мы можем указать, насколько более вероятным мы хотим сделать выбор определённого элемента.

Посмотрим, как мы можем использовать Python, чтобы дать одному элементу вероятность выбора в десять раз выше, чем другим элементам в списке:

# Choosing random items from a list with replacement and weights
import random
items = [1, 2, 3, 4]
random_items = random.choices(items, k=4, weights=[10, 1, 1, 1])
print(random_items)

# Returns: [1, 3, 1, 1]

Здесь переданы веса [10, 1, 1, 1]. Веса являются относительными, что означает, что первый элемент списка имеет в десять раз больше шансов быть выбранным, чем другие элементы.

В следующем разделе вы узнаете, как воспроизводить результаты при выборе случайных элементов.

Использование случайного начального числа для воспроизведения результатов при выборе случайных элементов

Очень полезным элементом в разработке случайных результатов является (иронично) способность воспроизводить результаты. Это может помочь другим воспроизвести ваши результаты и значительно помочь в устранении неполадок в вашей работе.

Модуль random в Python включает концепцию «seed», которая генерирует генератор случайных чисел. Это позволяет нам воспроизводить результаты.

Посмотрим, как мы можем использовать функцию random seed(), чтобы воспроизвести наши результаты:

# Reproduce random item selection in Python
import random
random.seed(1)

items = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

random_items = random.choices(items, k=4)
print(random_items)

# Returns: [2, 8, 7, 3]

Если мы перезапустим эту программу, мы получим те же самые значения каждый раз.

Заключение

В этом руководстве вы узнали, как использовать Python для случайного выбора элементов из списка. Вы узнали, как использовать модуль random и его функции choice(), choices(), и sample() для выбора одного или нескольких элементов с возвращением и без. Вы также узнали, как применять веса к выборке, чтобы отдавать предпочтение некоторым элементам больше, чем другим. Наконец, вы узнали, как использовать функцию seed(), чтобы можно было воспроизвести результаты.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о подобных темах, ознакомьтесь с учебными материалами ниже:

  • Python: проверьте, содержит ли список элемент

  • 7 способов выборки данных в Pandas

  • Python: найти индекс (или все) подстроки в строке

Ознакомьтесь с моим учебником , чтобы узнать больше способов выполнения этой задачи.

Чтобы узнать больше о модуле random в Python, .

как рандомизировать элементы списка в Python
ознакомьтесь с официальной документацией здесь
Что такое случайный модуль Python?
Выберите случайный элемент из списка в Python
Выбор случайных элементов из списка в Python без замены
Выбор случайных элементов из списка в Python с заменой
Выбор взвешенных случайных элементов из списка в Python с заменой
Использование случайного начального числа для воспроизведения результатов при выборе случайных элементов
Заключение
Дополнительные ресурсы
Quick Answer - Python Select Random Item from List