1. 排列
排列是指从给定的一组元素中选择一部分元素按照一定的规则进行组合，形成一个有序的序列。在Python中，我们可以使用permutations()函数实现排列。
1.1 permutations()
要使用permutations()函数首先需要导入itertools模块。
import itertools
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3]
# 使用permutations()函数生成排列
perms = itertools.permutations(lst)
# 输出排列
for perm in perms:
print(perm)
上述代码中，我们使用permutations()函数对列表[1, 2, 3]进行排列操作，并通过循环打印出所有的排列。
重要提示： 排列操作会生成所有可能的排列结果，如果列表中的元素较多，会导致排列结果非常庞大，因此在使用时需要小心。
1.2 列表中的排列数量
要获取列表中的排列数量，可以使用math模块中的factorial()函数，该函数可以计算阶乘。
import math
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3]
# 计算列表中的排列数量
num_perms = math.factorial(len(lst))
# 输出排列数量
print(num_perms)
上述代码中，我们使用factorial()函数计算了列表[1, 2, 3]的排列数量，并将结果打印出来。
2. 随机采样
随机采样是指在给定的一组元素中，随机地选择一部分元素形成一个子集。在Python中，我们可以使用random.sample()函数实现随机采样。
2.1 random.sample()
要使用random.sample()函数首先需要导入random模块。
import random
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用random.sample()函数进行随机采样
sampled_lst = random.sample(lst, 3)
# 输出采样结果
print(sampled_lst)
上述代码中，我们使用sample()函数从列表[1, 2, 3, 4, 5]中随机选择3个元素，并将结果打印出来。
2.2 可替代采样和不可替代采样
在随机采样中，我们可以选择是否将选择的元素放回到初始集合中（可替代采样）或者不放回（不可替代采样）。
在random.sample()函数中，默认情况下采用不可替代采样，即一旦选择了一个元素，就不能再选择它，从而保证采样结果中无重复的元素。
如果希望实现可替代采样，可以使用random.choices()函数。
import random
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用random.choices()函数进行可替代采样
sampled_lst = random.choices(lst, k=3)
# 输出采样结果
print(sampled_lst)
上述代码中，我们使用choices()函数从列表[1, 2, 3, 4, 5]中可替代地选取3个元素，并将结果打印出来。
重要提示： 根据所选取的样本数量和初始集合元素的不同，可替代采样可能会导致重复元素的出现。
总结
本文介绍了Python中排列和随机采样的相关操作。对于排列，我们可以使用permutations()函数生成所有可能的排列；对于随机采样，我们可以使用random.sample()函数进行不可替代采样，或使用random.choices()函数进行可替代采样。在使用这些函数时，我们需要注意排列结果的庞大以及可替代采样可能导致的重复元素问题。