1、random.choice()：从非空序列seq中随机选取一个元素

语法：random.choice(seq)
注意：seq 可以是一个列表，元组或字符串，如果seq为空则弹出 IndexError异常。

#非空序列为列表
print("非空序列为列表:")
L = [1,2,3,4,5]
print(random.choice(L))
print()

#非空序列为元组
print("非空序列为元组:")
M = (6,7,8,9,10)
print(random.choice(M))
print()

#非空序列为字符串
print("非空序列为字符串:")
N = 'caroline'
print(random.choice(N))
print()

#序列为空
print("序列为空:")
K = []
print(random.choice(K))

2、random.choices()：从集群中随机选取k次数据，返回一个列表，可以设置权重。

语法：random.choices(list,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)

参数：其中，list为集群,weights为权重，cum_weights为累加权重，k为选取次数；等号右边是各个参数的默认值。

weights：需要特别说明的是，参数weights设置相对权重，它的值是一个列表，设置之后，每一个成员被抽取到的概率就被确定了。例如：weights=[1,1,1,1,1]，那么第一个元素的权重就是1/1+1+1+1+1 = 1/5；weights=[1,2,3,4,5]，那么第二个元素的权重就是2/1+2+3+4+5 = 2/15。

cum_weights：cum_weights用来设置累加权重，Python会自动把相对权重转换为累加权重，如果你直接给出累加权重，那么就不需要给出相对权重，且Python省略了一步执行。比如weights=[1,2,3,4],那么cum_weights=[1,3,6,10]。

L = [1,2,3,4,5]

print(random.choices(L,k=5))

print(random.choices(L,weights=[0,0,1,0,0],k=5))

print(random.choices(L,weights=[1,1,1,1,1],k=5))

print(random.choices(L,weights=[1,2,3,4,5],k=5))

注意：与random.sample()的区别：一个是选取k次（random.choices()），一个是选取k个（random.sample()），选取k次的相当于选取后又放回，选取k个则选取后不放回。