本文主要是介绍MATLAB知识点：randsample函数（★★★☆☆）生成随机样本的函数，可指定有放回和无放回随机抽样，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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节选自第3章：课后习题讲解中拓展的函数
在讲解第三章课后习题的过程中，我给大家拓展了一些讲义中没有介绍的新函数：
（7）randsample函数（★★★☆☆）
rand取自单词random，翻译成中文表示随机；单词sample翻译成中文表示样本，因此根据字面意思理解randsample函数用于生成随机样本，它是randperm函数的进阶版本，该函数需要统计和机器学习工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox。
下面我们介绍它的主要用法：
（1）y = randsample(n,k) 返回从整数1到n中无放回随机均匀抽取的k个值。
y = randsample(n, k)等价于y = randperm(n, k)，只不过randsample返回的是列向量，randperm返回的是行向量。
（2）y = randsample(n,k,true) 返回从整数1到n中有放回随机均匀抽取的k个值。
y = randsample(n, k, true) 等价于y = randi(n, k, 1)。
（3）y = randsample(population,k) 返回一个向量，其中包含从向量 population 的值中无放回随机均匀抽取的 k 个值。
（4）y = randsample(population,k,true) 返回一个向量，其中包含从向量 population 的值中有放回随机均匀抽取的 k 个值。
（5）y = randsample(n,k,true,w) 使用长度为 n 的非负权重向量 w 来确定整数 i 被选为 y 的元素的概率（这里一定是有放回的抽样，因此第三个输入参数只能为true）。
以下是权重向量w的介绍：
（6）y = randsample(population,k,true,w)使用与向量 population 长度相同的非负权重向量 w 来确定值 population(i) 被选为 y 的元素的概率（这里一定是有放回的抽样，因此第三个输入参数只能为true）。
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