import random; random.seed(12345) 伪随机数,因为它们是由具有确定性行为的算法根据 随机数生成器 中的随机数种子生成的。 np.random中的数据生成函数使用一个全局随机数种子。为了避免全局状态,可使用np.random.RandomState(1)创建一个随机数生成器,使数据独立于其他的随机状态: ...
random.choices(address) ['a'] random.choice() 从序列中随机选取一个数据,返回的是一个字符,而不是列表 random.choice(names) # choice 'Mike' random.choice(fruits) # choice '苹果' random.choice(address) # choice 'a' 要注意random.choices返回的是列表: random.choices(address) # choices:返回列表...
一、创建随机ndarray数组 创建随机ndarray数组主要包含设置随机种子、均匀分布和正态分布三部分内容,具体代码如下所示。 设置随机数种子 # 可以多次运行,观察程序输出结果是否一致 # 如果不设置随机数种子,观察多次运行输出结果是否一致 np.random.seed(10) a=np.random.rand(3,3) 1. 2. 3. 4. 均匀分布 # 生...
上述代码调用了np.random.choice()函数,并将一维数组a作为第一个参数传入。接着设置第二个参数为3,即想要从a中随机抽取三个元素。运行代码后,我们可以看到输出结果是一个由三个随机元素组成的一维数组。 3.设定权重 我们也可以设置每个元素被抽取的权重。举个例子,我们可以将一个含有四个元素的数组作为参数传入np...
1.np.random.choice numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组中生成随机数 参数: a为一维数组类似数据或整数;size为数组维度;p为数组中的数据出现的概率 a为整数时,对应的一维数组为np.arange(a) https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601 ...
np.random.choice()是NumPy中的一个随机抽样函数,用于从给定的一维数组中随机抽取指定数量或指定概率的元素。该函数可以用于构建模拟实验、生成随机数据集、数据抽样等应用场景。 np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)的参数如下: a:一维数组或整数,表示需要进行抽取的数据源,当为整数时,相当于...
np.random.choice()是NumPy库中的一个随机抽样函数，提供从一维数组或可迭代对象中随机选取元素的能力。使用方法如下：首先导入NumPy库，然后调用np.random.choice()函数，其基本语法如下：np.random.choice(array, size, replace)其中，array参数为需要从中抽取元素的序列；size参数指定抽取元素的数量；...
4. **numpy.random.random(size=None)**: 生成0到1之间的随机数。5. **numpy.random.seed(seed)**: 设置随机种子，确保结果一致。6. **numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)**: 从序列中随机选择元素，可指定概率。7. **numpy.random.standard_normal(size=None)**...
np.random.choice: 从一个列表或者数组中,随机进行采样。或者是从指定的区间中进行采样,采样个数可以通过参数指定: data = [4,65,6,3,5,73,23,5,6] result1 = np.random.choice(data,size=(2,3))#从data中随机采样,生成2行3列的数组result2 = np.random.choice(data,3)#从data中随机采样3个数据...
random.seed(0) 1. 这里我们设置随机种子为0,你可以根据需要自行设置。 步骤4:随机选择一个元素 现在,我们可以使用random模块中的choice函数从np array中随机选择一个元素。 random_element=random.choice(arr) 1. 这里random.choice(arr)会返回一个随机选择的元素,并将其赋值给random_element。