Python 2.7 删除N个随机对象的最快方法

我的问题如下，我目前正在处理一个生成的长度为m的列表。然而，这个列表应该是一个以n作为最终长度参数的算法的结果。m总是比n大得多。目前我正在运行一个while循环，其中m是len（list）的结果。 即：

这种方法当然有效，但运行时间非常长。有没有一种更有效、更省时的方法从我的列表中删除m-n随机条目？删除的条目必须是随机的，否则结果列表将不再代表它应该是什么

编辑： 稍后在我的代码中，我有两个大小为n的数组，需要缩短为大小b，这里的警告是两个列表都需要随机删除元素，但删除的元素也必须共享相同的索引。即：

from numpy import random as rnd
n = 3000
b = 500
list1 = range(0, n)
list2 = rnd.sample(xrange(10000), n)
while len(list1) > b:
    rmi = rnd.randint(0, len(list1))
    del list1[rmi]
    del list2[rmi]
    print('%s/%s' %(len(list1), b)

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下面alvis的回答回答了我问题的第一部分，但对第二部分不起作用。

试试numpy.random.choice，它会创建列表的随机样本：

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尝试numpy.random.choice，它会创建列表的随机样本：

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谢谢，这解决了我的一部分问题，但是现在在我的代码中，我遇到了一个问题，我需要从两个单独的数组中随机删除同一个索引元素，一个表示时间，另一个表示模拟值。您可以在范围（m）上运行此操作，并将结果解释为示例索引，通过此索引选择提取实际数据后：

list\u sample=list[np.random.choice（范围（m），大小=n）]

。因此，如果

ind

是选择的结果，你可以做

list\u 2\u sample=list\u 2[ind]

，谢谢，这解决了我问题的一部分，但是现在在我的代码中，我遇到了一个问题，我需要从两个单独的数组中随机删除相同的索引元素，一个表示时间，另一个表示模拟值。您可以在范围（m）上运行此操作，并在通过此索引选择提取实际数据后将结果解释为样本索引：

list\u sample=list[np.random.choice（范围（m），大小=n）]

。因此，如果选择的结果是

ind

，则可以执行

list\u 2\u sample=list\u 2[ind]

from numpy import random as rnd
n = 3000
b = 500
list1 = range(0, n)
list2 = rnd.sample(xrange(10000), n)
while len(list1) > b:
    rmi = rnd.randint(0, len(list1))
    del list1[rmi]
    del list2[rmi]
    print('%s/%s' %(len(list1), b)

import numpy as np
...
np.random.choice(range(0,m), size=n)