#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取数字,并组成指定大小(size)的数组 #replace:True表示可以取相同数字,False表示不可以取相同数字 #数组p:与数组a相对应,表示取数组a中每个元素的概率,默认为选取每个元素的概率相同。
random.choice(data, size=(2, 3)) #从data数组的每一行中随机抽取3个数字,返回一个2x3的数组 print(samples) 根据概率进行抽样 import numpy as np probabilities = np.array([0.1, 0.2, 0.7]) # 概率分别为0.1、0.2和0.7 samples = np.random.choice(a=3, size=5, p=probabilities) #从3个数字中...
pythonimport numpy as np# 生成10个0到9之间的随机数，replace=True（默认）random_numbers = np.random.choice(range(10), 10)print(random_numbers)参数replace的设定至关重要：如果设置为True，函数允许选取相同的元素。 如果设置为False，将确保每次抽取的元素都是不同的。默认情况下，replace参数...
import numpy as np a = ['jupyter', 'lab', 'pycharm'] b = np.random.choice(a) print(b) 结果为['jupyter', 'lab', 'pycharm']中某一元素。
在Python的数据处理中，np.random.choice()函数是不可或缺的工具，用于从给定的一维数组中随机抽取元素。官方文档可能对这个函数的介绍不够详尽，尤其是在replace参数的解释上。为了帮助理解，我根据实际操作总结了其用法，并提供了一些实用的代码示例。首先，np.random.choice()不仅适用于numpy数组，还可以...
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 参数解释:1、从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取数字 2、size:取得数字的个数 2、replace:True表示可以取相同数字,False表示不可以取相同数字 3、数组p:描述数组a中每一个元素取得的概率。
python,numpy中np.random.choice()的用法详解及其参考代码 有幸丶关注IP属地: 浙江 2020.02.07 14:10:10字数9阅读1,699 https://blog.csdn.net/ImwaterP/article/details/96282230©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 0人点赞 日记本
np.random.rand import numpy as np a = np.random.rand(3, 4, 5)a Out[3]:array([[[0.28576737, 0.96566496, 0.59411491, 0.47805199, 0.97454449],[0.15970049, 0.35184063, 0.66815684, 0.13571458, 0.41168113],[0.66737322, 0.91583297, 0.68033204, 0.49083857, 0.33549182],[0....
创建一个numpy数组,每个元素都是一个字符串 ct = np.random.choice(["B", "T", "Monocyte"], size=(100,200)) ct.shape Out[13]: (100, 200) 创建一个n
np.random.choice(c, (3, 2), replace=False) Out[28]: array([[188, 111], [123, 115], [174, 128]])#不允许出现重复值 np.random.choice(c, (3, 2),p=c/np.sum(c)) Out[29]: array([[194, 188], [109, 111], [174, 109]])#指定每个值出现的概率 ...