抽样步骤采用Python：

第一部分:导入所需的库

importrandom#导入标准库
importnumpyasnp#导入第三方库

Python内置标准库random和第三方库numpy用于随机抽样，后者用于读取文件和数据切片。

第二部分：实现简单随机抽样

data=np.loadtxt('data3.txt')#导入普通数据文件
data_sample=data[random.sample([iforiinrange(len(data))],2000)]
#随机抽取2000个样本
print(data_sample[:2)#打印输出前2条数据
print(len(data_sample))#打印输出抽样样本量

首先，通过Numpyloadtxt方法读取数据文件。

然后用Random库中的sample方法对数据进行抽样。

由于sample库要求提取的对象是一个序列或set，因此使用列表推导式直接基于data数据集的记录数生成索引列表，

然后返回sample随机抽样，抽样量为2万;最后，根据索引直接从data获得随机抽样的结果。

打印输出前两个数据和总样本量。返回结果如下：

[-4.595013488.827416534.400965993.40332-6.545933]
[-7.2317404-8.926925196.82830873.03780054.6445039]
2000

第三部分：传统方法

ind=[]
foriinrange(len(data)):
ind.append(i)

这里的列表推导写法[i for i in range(len(data))]除了语法更简洁优雅外，性能也会提高。

我们通过以下实验进行了简单的测试，将从0到1万不等的每个数求平方添加到列表中。这两种方法如下：

#方法1：传统方法
importtime
t0=time.time()#开始时间
ind=[]
foriinrange(1000000):
sqr_values=i*i
ind.append(sqr_values)
t1=time.time()#结束时间
print(t1-t0)#打印时间
#方法2：列表推导式
importtime
t0=time.time()#开始时间
sqr_values=[i*iforiinrange(1000000)]
t1=time.time()#结束时间
print(t1-t0)#打印时间

上述代码执行后的输出结果分别为：

0.39202237129211426
0.12700724601745605

以上只是简单的计算逻辑，数据量不大，

若与大数据量和更复杂的操作相匹配，

那么效率的提高就会非常明显。