使用Python生成困难示例挖掘器的随机样本

在Python中生成困难示例挖掘器的随机样本，可以使用随机数生成函数和随机选择函数来实现。下面是一个示例代码，生成1000个随机样本，每个样本包含一个例子：

import random

# 设置困隐藏例列表
examples = [
    "如何煮咖啡？",
    "如何修改电脑上的网络设置？",
    "如何在Excel中计算平均值？",
    "如何播放音乐？",
    "如何写一封推荐信？"
]

# 生成1000个随机样本
sample_size = 1000
samples = []

for _ in range(sample_size):
    # 随机选择一个困隐藏例
    example = random.choice(examples)
    
    # 生成一个随机样本，格式为 "困隐藏例 + 实例"
    sample = example + "的例子"
    
    # 添加到样本列表中
    samples.append(sample)

# 打印结果
for sample in samples:
    print(sample)

运行上述代码，将生成1000个随机样本，每个样本包含一个随机的困隐藏例和一个困隐藏例的例子。示例输出可能如下所示：

如何煮咖啡？的例子
如何修改电脑上的网络设置？的例子
如何播放音乐？的例子
如何写一封推荐信？的例子
...

这样生成的随机样本可以用于训练困隐藏例挖掘器，通过分析样本可以帮助挖掘出困隐藏例的模式和特征，进而应用于实际问题的解决。