random.choice在数据分析中非常有用,例如进行随机抽样: importnumpyasnp# 随机抽样data=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,'numpyarray.com'])sample=np.random.choice(data,size=5,replace=False)print(sample) Python Copy Output: 这个例子从一个包含数字和字符串的数据集中随机抽取5个不重复的样本。
最终得到的samples数组中的元素是从a中随机抽取的。 总结:NumPy中的random.choice()函数是一个非常实用的随机抽样函数,它可以从给定的数组中随机选择元素,并返回一个新的数组。通过掌握random.choice()函数的基本用法和应用场景,我们可以更加灵活地进行随机抽样和生成随机序列等操作。希望本文能够帮助读者更好地理解和应...
1、从大小为3的np.arange(5)生成均匀的随机样本: np.random.choice(5,3)#等同于np.random.randint(0,5,3) 输出 array([0, 3, 4]) 2、从大小为3的np.arange(5)生成非均匀随机样本: np.random.choice(5,3, p=[0.1,0,0.3,0.6,0]) 输出 array([3, 3, 0]) 3、从大小为3的np.arange(5)生...
numpy.random.choice(a, size = None, replace = True, p = None) 解释: Generates a random sample from a given 1-D array,从数组 a 中随机选取 size 个元素、 参数: ·a:从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取元素,并组成指定大小(size)的数组。 ·size:表示随机取多少个数字。 ·re...
函数解析 numpy.random.choice(a, # 从a中采样,必须是一维或者是int size=None, # 采样数据的形状,可以是tuple或int replace=True, # True表示有放回抽样, False表示无放回 p=None) # 表示a中每个元素被抽样的概率,和a的
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从a(数组)中选取size(维度)大小的随机数,replace=True表示可重复抽取,p是a中每个数出现的概率。 若a是整数,则a代表的数组是arange(a)。 >>> random.choice(5) 3 >>> random.choice([0.2, 0.4]) ...
array8=np.random.normal(loc=2,scale=0.5,size=6).reshape(2,3) display(array8) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ① 结果如下 ② 区别如下 4)均匀分布随机函数:np.random.uniform() 用法:生成指定范围内的服从均匀分布的随机数; ...
用法:np.random.choice(数组,size, replace=False) 数组是原数组,size是抽取后的数组大小,replace为True表示有放回的抽取,False表示无放回的抽取。 例如要对某个样本和标签抽取100个样本,可以这么做: index = np.random.choice(np.arange(input_label.shape[0]),size=100,replace=False) ...
np.random.choice()不仅可以用于numpy数组，同时也能适用于Python的内置数据结构，如list（列表）和tuple（元组）。实例与代码首先，让我们看一个基础例子：生成随机数。但请注意，输入的数组必须是一维的。pythonimport numpy as np# 生成10个0到9之间的随机数，replace=True（默认）random_numbers = np...