python中random.sample()方法可以随机地从指定列表中提取出N个不同的元素,但在实践中发现,当N的值比较大的时候,该方法执行速度很慢,如: numpy random模块中的choice方法可以有效提升随机提取的效率: 需要注意的是,需要置replace为False,即抽取的元素不能重复,默认为True。
np.random.random_sample()函数与np.random.random()非常相似,它同样返回一个在[0, 1)范围内的随机浮点数。这两个函数在功能上是等价的,可以互相替换使用。 import numpy as np random_sample = np.random.random_sample() print(random_sample) 这段代码的输出与之前的np.random.random()示例类似,也是一个0...
[0.0, 1.0) . ranf([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0) . sample([size]) Return random floats in the half-open interval [0.0, 1.0) . choice(a[, size, replace, p]) Generates a random sample from a given 1-D array bytes(length) Return random bytes....
)) array([ 0.30220482, 0.86820401, 0.1654503 , 0.11659149, 0.54323428]) Three-by-two array of random numbers from [-5, 0): >>> 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5 array([[-3.99149989, -0.52338984], [
a : 1-D array-like or int If an ndarray, a random sample is generated from its elements. 如果是ndarray数组,随机样本在该数组获取(取数据元素), If an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n) 如果是整型数据随机样本生成类似np.arange(n) ...
2.输入为数组时 a=np.random.random((3,3)) print(a.dtype) b=np.array(a,dtype='float64') c=np.asarray(a,dtype= 从上述结果我们可以看出np.array与np.asarray的区别,其在于输入为数组时,np.array是将输入copy过去而np.asarray是将输入cut过去,所以随着输入的改变np.array的输出不变,而np.asarray...
官方解释:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html 官方解释: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) Generates a random sample from a given 1-D array New in version 1.7.0. Parameters: ...
# array([3, 7, 4, 2, 5, 1, 7, 5, 1, 8])) # 分析:由于每次输出前都设置了相同的随机种子,所以程序得到的随机数的值相同 # 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设...
random Notes This is a convenience function. If you want an interface that takes a shape-tuple as the first argument, refer to np.random.random_sample . Examples >>> >>> np.random.rand(3,2) array([[ 0.14022471, 0.96360618], #random ...
a : 1-D array-like or int If an ndarray, a random sample is generated from its elements. 如果是ndarray数组,随机样本在该数组获取(取数据元素), If an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n) 如果是整型数据随机样本生成类似np.arange(n) ...