获取字典的随机样本

Get a random sample of a dict

我正在使用一本大词典,出于某种原因,我还需要处理该词典中的小随机样本。我怎样才能得到这个小样本(例如长度为 2 的样本)?

这是一个玩具模型:

dy={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}

我需要在 dy 上执行一些涉及所有条目的任务。让我们说,为了简化,我需要将所有值加在一起:

s=0
for key in dy.key:
    s=s+dy[key]

现在,我还需要对 dy 的随机样本执行相同的任务;为此,我需要 dy 键的随机样本。我能想到的简单解决方案是

sam=list(dy.keys())[:1]

通过这种方式,我得到了字典中两个随机键的列表。所以,回到可能的任务,我需要在代码中做的唯一改变是:

s=0
for key in sam:
    s=s+dy[key]

关键是我不完全理解dy.keys是如何构造的,所以我无法预见任何未来的问题

鉴于你的例子:

dy = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}

然后所有值的总和更简单地表示为:

s = sum(dy.values())

然后如果不是内存限制,你可以使用:

import random

values = list(dy.values())
s = sum(random.sample(values, 2))

或者,由于 random.sample 可以取一个 set 类对象,那么:

from operator import itemgetter
import random

s = sum(itemgetter(*random.sample(dy.keys(), 2))(dy))

或者直接使用:

s = sum(dy[k] for k in random.sample(dy.keys(), 2))

另一种方法是使用 heapq,例如:

import heapq
import random

s = sum(heapq.nlargest(2, dy.values(), key=lambda L: random.random()))

用 numpy

中的一些随机样本替换 range(10)

{v:rows[v] for v in [list(rows.keys())[k] for k in range(10)]}

import random
origin_dict =  {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}
sample_rate = 0.3
random_keys = random.sample(list(origin_dict.keys()), int(sample_rate * len(origin_dict)))
random_values = [origin_dict[k] for k in random_keys]

sample_dict = dict(zip(random_keys, random_values))

输出:

{'d': 4, 'c': 3}
def sample_from_dict(d, sample=10):
    keys = random.sample(list(d), sample)
    values = [d[k] for k in keys]
    return dict(zip(keys, values))

这应该比创建新字典并检查键是否是示例的一部分更快:

import random    
sample_n = 1000
output_dict = dict(random.sample(input_dict.items(), sample_n))