在数据分析和机器学习领域，随机抽样是一种常见的数据预处理技术。它允许从大量数据中选择一个代表性的子集，从而减少计算资源的消耗，同时保持数据的多样性。无替换抽样是指在抽样过程中，一旦某个元素被选中，它将不会被再次选择，确保了样本的唯一性。
在Python中，可以使用NumPy库中的随机函数来实现无替换抽样。NumPy提供了多种抽样方法，包括自动选择算法、跟踪选择、水库抽样和池抽样等。这些方法各有优劣，适用于不同的场景。例如，当样本数量远小于总体数量时，跟踪选择方法效率较高；而当样本数量接近总体数量时，水库抽样方法则更为高效。
抽样函数的参数设置如下：
n_population: int
表示总体的大小，即从中选择样本的集合的大小。
n_samples: int
表示需要抽取的样本数量。
random_state: int, RandomState instance or None, default=None
用于控制随机数生成器的种子。如果设置为整数，将使用该整数作为随机数生成器的种子；如果设置为RandomState实例，则使用该实例作为随机数生成器；如果设置为None，则使用NumPy的默认随机数生成器。
method: {"auto", "tracking_selection", "reservoir_sampling", "pool"}, default='auto'
指定抽样方法。如果设置为"auto"，则根据样本数量与总体数量的比例自动选择算法；如果设置为"tracking_selection"，则使用基于集合的实现方式，适用于样本数量远小于总体数量的情况；如果设置为"reservoir_sampling"，则使用水库抽样算法，适用于内存受限或样本数量与总体数量相近的情况；如果设置为"pool"，则使用基于池的算法，速度非常快，但需要预先初始化包含整个总体的向量。
需要注意的是，使用这些抽样方法得到的样本顺序是未定义的。如果需要随机顺序，可以在抽样后对样本进行洗牌。
下面是一个使用NumPy实现无替换抽样的示例代码：
from sklearn.utils.random import sample_without_replacement
sample_without_replacement(10, 5, random_state=42)
这段代码将从0到9的整数集合中随机抽取5个不重复的整数，并返回一个包含这些整数的数组。