如何从像[[0,1]，[0,6]，[0,7]，[1,4]，[1,8]]这样的列表中有效采样，理想情况下是在pytorch中使用（因此这将是张量）

Question

我的张量看起来像

[[0,1],
 [0,6],
 [0,7],
 [1,4],
 [1,8],
 [2,5],
 [2,7]]

因此，第一列始终是从0到N的非递减序列（N是固定的），第二列是某个整数（在固定范围内）。对于采样，我想从第二列中为第一列中的每个不同数字获取一个样本。在此示例中，我想从[1,6,7]中获得一个样本，为0，从[4,8]中获得一个样本，为1，从[5,7]中获得一个样本，为2，有效的样本示例可以是[1,8,7]，[7,8,7]等

Answer 1

from itertools import groupby
from operator import itemgetter
from random import choice

tnsr = [[0, 1], [0, 6], [0, 7], [1, 4], [1, 8], [2, 5], [2, 7]]

choices = [choice(list(grp))[1] for key, grp in groupby(tnsr, key=itemgetter(0))]