这是因为在 Python 中,range(a)和np.arange(a)都可以表示[0, a)的整数集合,因此当a为整数时,np.random.choice(a)等价于np.random.choice(np.arange(a))。 例如: import numpy as npprint(np.random.choice(5)) # 等价于 np.random.choice(np.arange(5))# 输出:0 或 1 或 2 或 3 或 4,具体...
>>> np.random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9, 10], 4, p=p, replace=False) array([8, 4, 1, 6])
samples = np.random.choice(a=3, size=5, p=probabilities) #从3个数字中按照概率进行随机抽取5个数字 print(samples) 三、注意事项在使用np.random.choice()函数时,需要注意以下几点: 当输入参数a为标量时,返回的样本范围是[0, a)。如果需要指定其他范围,可以结合使用replace参数和size参数进行有放回抽样。
importnumpy as np#参数意思分别 是从a 中以概率P,随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)print(a1)#非一致的分布,会以多少的概率提出来a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0]...
1. np.random_choice(array, len) 进行随机的数据选择,array表示抽取的对象,len表示抽取样本的个数 数据的下采样是对多的数据进行np.random.choice 随机的抽取,抽取出于少的样本相同的索引个数,将两组索引进行合并,从原始数据中重新取值 #2 进行数据的下采样negtive_len= len(data[data.Class==1]) ...
python随机采样函数np.random.choice 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/qf...
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...
np.where()只计算一次np.random.choice() - pandas np.where()是pandas库中的一个函数,用于根据指定的条件返回一个新的数组或Series,其中满足条件的元素被替换为指定的值,不满足条件的元素保持不变。 np.random.choice()是numpy库中的一个函数,用于从给定的一维数组中随机选择元素。它可以接受一个数组作...
首先，np.random.choice()不仅适用于numpy数组，还可以用于Python的内置数据结构，如list（列表）和tuple（元组）。但是，重要的是，输入的数据必须是一维的。函数的核心参数是数组（a），它决定了你想要从中选取元素的范围。另一个关键参数是p，这是一个与a相同大小的数组，用于定义每个元素被选中的概率...
python# 按概率分布选取元素probabilities = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.1]random_numbers_with_probability = np.random.choice(range(5), 10, p=probabilities)print(random_numbers_with_probability)以上就是np.random.choice()的详细用法和代码示例，希望能帮助你更好地理解和应用这个函数。