#导入随机数模块
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import random
#定义一个空的数组，用作取样表
reList = []
#为取样表赋值，1~100
for i in range(1,101):
reList.append(i)
#使用sample方法，取3个随机数
res = random.sample(reList,k=3)
print("三个随机数是：{}".format(res))
不放回取样：
从列表ori中不放回地取n个数
通过这种操作，我们可以获得一个二维列表的子集：
（如果这个二维列表是图的邻接矩阵，那么就是对图进行随机采样，获得一个图的子图）
首先要注意，"+" 操作对于list和numpy.array是完全不同的
python 中的list，"+"代表拼接:
在numpy.array中，"+"代表矩阵相加
keepdim指的是维度不变，常在sum中使用。如：
会发现，keepdim之后还是二维的
这里要注意，pytorch和numpy里max()函数的返回值是不同的
pytorch:
也就是说，max(1)代表求第一维的最大值，对于二维数组来说，就是求纵向的最大值，然后，第一个返回值是最大值所形成数组，第二个返回值是最大值所在的索引。这一个技巧在机器学习的分类任务中很常用，比如我们的分类任务是把数据分成m类，那么最终我们模型的输出是m维的，对于n个样本就是n*m，如果要判断我们的模型最终的分类结果，就是找n个样本里，每个样本m维输出的最大值索引，代表样本是这个类的可能性最大。我们可以方便地用这种方式找到最大值地索引：
其中test_out是模型输出，predict_y则是分类结果
另外一点要注意的是，numpy与pytorch不同，numpy的max()只有一个返回值：
也就是说，numpy.max()不会返回最大值所在的索引
range()函数的用法如下：
（1）range(stop)
创建一个（0,stop)之间的整数序列，步长为1。
（2）range(start,stop)
创建一个（start,stop)之间的整数序列，步长为1。
（3）range(start,stop,step)
创建一个[start,stop)之间的整数序列，步长为step。
参数介绍：
start：表示从返回序列的起始编号，默认情况下从0开始。
stop：表示生成最多但不包括此数字的数字。
step：指的是序列中每个数字之间的差异，默认值为1。
range()是Python的内置函数，在用户需要执行特定次数的操作时使用它，表示循环的意思。内置函数range()可用于以列表的形式生成数字序列。在range()函数中最常见用法是使用for和while循环迭代序列类型（List，string等）。
简单的来说，range()函数允许用户在给定范围内生成一系列数字。根据用户传递给函数的参数数量，用户可以决定该系列数字的开始和结束位置以及一个数字与下一个数字之间的差异有多大。
