在这个示例中,我们创建了一个包含10个元素的数组a,然后使用random.choice()函数从中随机选择了3个元素,允许重复选择。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.c
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。 当输入参数a为...
importnumpyasnp# 创建一个2x3的随机浮点数数组random_2d_array=np.random.rand(2,3)print("2D random array from numpyarray.com:")print(random_2d_array) Python Copy Output: 这个例子创建了一个2行3列的随机浮点数数组。多维数组在图像处理、矩阵运算和深度学习等领域非常有用。 3.2 重塑随机浮点数数组 ...
random.choice允许我们为每个元素指定选择概率: importnumpyasnp# 使用概率权重arr=np.array(['A','B','C','numpyarray.com'])p=[0.1,0.3,0.5,0.1]# 概率分布result=np.random.choice(arr,size=5,p=p)print(result) Python Copy Output: 在这个例子中,我们为数组中的每个元素指定了不同的选择概率。’C...
我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如...
np.random.choice(10,5) 上面的代码将会在 np.arange(10) 中生成 5 个随机数。 3.7 概率密度分布 除了上面介绍的 6 中随机数生成方法,numpy 还提供了大量的满足特定概率密度分布的样本生成方法。它们的使用方法和上面非常相似,这里就不再一一介绍了。列举如下: ...
官方解释:numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None)Generatesarandomsamplefromagiven1-DarrayNewinversion1.7.0.Parameters:a:1-Darray-likeorintIfanndarray,arandomsampleisgeneratedfromitselements.Ifanint,therandomsampleisgeneratedasifawerenp.arange(a)size:intortupleofints,optionalOutputshape.If...
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
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...
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。