numpy 获取许多样本而不按行替换

我有一个非常大的清单。想象一下它看起来像这样：

test = ['llama', 'cow', 'horse', 'fish', 'sheep', 'goat', 'cat', 'dog']

我想多次从这个列表中抽样。我希望每个样品都被采集而不需要更换。在这种情况下我想避免 for 循环。

我在 StackOverflow 上看到了许多接近的解决方案，但并不完全是我需要的。假设我想要的每个样本的大小为 3。如果我想进行替换采样，则可以使用以下方法：

np.random.choice(test, size=(100, 3))

这将为我提供 100 行，每行包含 3 个样本。问题是任何特定的行都可能有重复，我不能要求它在没有替换的情况下进行采样，因为300 > len(test).

有没有办法保持随机性？我看到了使用 np.argsort 的潜在解决方案，但考虑到正在完成排序，我不确定它们实际上仍然是随机的。

您可以使用random.sample为此，从文档:

返回从总体序列中选择的 k 长度的唯一元素列表。用于无放回随机抽样。

并重复该过程n_times使用列表理解：

n_times = 100
n_sample = 3
[random.sample(test, n_sample) for i in range(n_times)]

[['llama', 'goat', 'sheep'],
 ['cat', 'horse', 'dog'],
 ['sheep', 'dog', 'goat'],
 ['cat', 'cow', 'llama'],
 ['dog', 'fish', 'horse'],
 ['llama', 'horse', 'cow'],
 ['dog', 'goat', 'cow'],
 ['llama', 'cow', 'sheep'],
 ['fish', 'dog', 'horse'],
 ...