参考资料：用python动手学统计学，帮助文档

import numpy as np
import pandas as pddata_set=np.array([2,3,4,5,6,7])
np.random.choice(data_set,size=2)

 （1）a，数据源，用一列数据作为抽样的数据源。

（2）size，表示需要抽取的样本数量，如果直接为数字，则按数字抽取对应的样本量；如果为数字组成的元组，则表示抽取样本形成元组对应的数组。如下：

（3）replace，默认为True，表示重置抽样（有放回抽样）；False则表示无重置抽样（无放回抽样）。当设置为False时，参数size最大不能超过样本框的容量。

（4）p，用于设置抽样框中各单元被抽中的概率，要求p的设置与数据源有相同的数据量，默认设置为等概率抽样。

这里介绍一个随机种子（np.random.seed）的设置。

        为了能让他人复现自己的操作结果，在各种书籍中在进行随机取样时，通常会设置随机种子。

        如果设置了随机种子，则每次执行所得到的样本都是相同的。只要使用随机种子中的参数相同，则随机取样的的结果就是相同的；若参数不同，则随机取样的结果也不同。效果如下：