从给定的组中按照每个项目的分数比例取样可以使用numpy.random.choice()函数来实现。首先，使用numpy库计算每个项目的分数占总分数的比例，然后使用numpy.random.choice()函数按比例随机抽取一定数量的项目作为样本。以下是该方法的示例代码：

import numpy as np

# groups为二维列表，每个子列表表示一个组，其中每个元素为该组中一个项目的分数
# num_samples为需要取样的总数
def sample_proportional(groups, num_samples):
    # 计算每个组中所有项目分数之和，以计算总分数
    total_score = [sum(group) for group in groups]
    # 计算每个项目的得分比例
    proportion = [score / sum(total_score) for score in total_score]
    # 使用numpy.random.choice()函数从所有项目中按照比例抽取样本
    sample_indices = np.random.choice(np.arange(len(groups) * len(groups[0])), size=num_samples, p=proportion)
    # 将样本列表重新组织为按组分组的列表
    samples = [[groups[int(index / len(groups[0]))][index % len(groups[0])] for index in sample_indices]]
    return samples

样本函数的输出格式为二维列表，每个子列表表示一个组中抽取的样本。例如，样本函数输出样本样例为[[3, 5, 4], [6, 8, 2], [7, 1, 3]]表示从三个组中抽取了3个样本，分别为第一个组中的3、5和4分，第二个组中的6、8和2分，第三个组中的7、1和3分。