Python3 学習に使う画像をランダムに選択したい

Question

前提・実現したいこと

Scikit-learnのLOFを、データを変えながら何度か実行する際、現在はfor文で順番にi*100枚ずつデータを指定していますが、順番ではなくランダムに100枚選択するにはコードをどう修正したら良いでしょうか。
尚、始点のデータはランダムに100枚選択したいのですが、終点のデータは毎回現在の設定(:15000)を固定したいです。

不足している情報がありましたらお手数ですがお知らせください。
どうぞよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

import tensorflow as tf
from keras.models import Model
from sklearn import metrics
import keras

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np

model = load_model('model.h5')
for i in range (10):
    train = model.predict(x_train_normal)
    train = train.reshape((len(train),-1))

    ms = MinMaxScaler()
    train = ms.fit_transform(train)

    # fit the model
    clf = LocalOutlierFactor(n_neighbors=5)

    y_pred = clf.fit(train[i*100:15000])# 終点を固定し、始点のデータを毎回ランダムに100枚選択したい

Answer 1

リストからランダムチョイスする例です。

import random

l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

random.sample(l, 5)
#[2,5,8,6,10] 重複なし

random.choices(l, k=5)
#[6,9,2,1,8] 重複する場合あり