数组的随机有序切片 - Python

在Python中，我们可以使用random.sample()函数来实现对数组进行随机抽样，然后使用sorted()函数对抽样得到的子集进行排序，从而实现数组的随机有序切片。

以下是一个示例代码：

import random

# 定义原数组
arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 定义切片大小（即需要抽样多少个元素）
slice_size = 5

# 随机抽样
subset = random.sample(arr, slice_size)

# 对子集进行排序
sorted_subset = sorted(subset)

print(sorted_subset)

输出结果类似于：

[1, 3, 4, 7, 9]

在上述示例中，我们首先定义了原数组arr和需要抽样的大小slice_size。然后，我们使用random.sample()函数对arr进行随机抽样，得到子集subset。最后，我们使用sorted()函数对subset进行排序，得到有序的子集sorted_subset。

这种方法可以用于各种场景，比如对大型数据集进行随机采样或者在测试过程中对数据进行切片等。

除此之外，我们还可以使用列表推导来简化上述代码：

import random

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

slice_size = 5

sorted_subset = sorted([random.choice(arr) for i in range(slice_size)])

print(sorted_subset)

其中，列表推导式[random.choice(arr) for i in range(slice_size)]用来生成随机子集。这种方法相对于使用random.sample()函数更加灵活，可以自由地选择从数组中选取元素的方式。