importnumpyasnp# 无放回采样arr=np.array([1,2,3,4,5,'numpyarray.com'])result=np.random.choice(arr,size=3,replace=False)print(result) Python Copy Output: 在这个例子中,我们从包含数字和字符串的数组中随机选择3个不重复的元素。 4. 使用概率权重 ra
importnumpyasnp# 从数组中随机选择5个元素,允许重复sample=np.random.choice(['a','b','c','d','e'],size=5,replace=True)print("Random sample with replacement from numpyarray.com:",sample)# 从数组中随机选择3个元素,不允许重复sample_no_replace=np.random.choice(['a','b','c','d','e'...
random.choice(data, size=(2, 3)) #从data数组的每一行中随机抽取3个数字,返回一个2x3的数组 print(samples) 根据概率进行抽样 import numpy as np probabilities = np.array([0.1, 0.2, 0.7]) # 概率分别为0.1、0.2和0.7 samples = np.random.choice(a=3, size=5, p=probabilities) #从3个数字中...
#从x中以概率分布为prob,有放回地采样2个数字>>>x = np.array([1,2,3])>>>prob = np.array([0.8,0.1,0.1])>>>np.random.choice(a=x, size=2, replace=True, p=prob) array([2,1])
array，可以如下使用np.random.choice函数：pythonimport numpy as npa = [1, 2, 3, 4, 5]p_array = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2] # 定义每个元素被选中的概率random_values = np.random.choiceprint这段代码会从数组a中根据指定的概率数组p_array随机抽取5个元素，...
choice(5, 3) array([0, 3, 4]) # random >>> #This is equivalent to np.random.randint(0,5,3) 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]) array([3, 3, 0]) # random 从大小为 3 的 np.arange(5) 生成均匀...
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...
random.choice(a, size=3, replace=True) print(samples) 输出可能如下(每次运行结果可能不同): [5 1 5] 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()...
output: array([4, 4, 4], dtype=int64) 结果中生成了三个数,因为p中4的概率为1,所以生成的数都为4。 若改为 np.random.choice(5,3,p=[0,0,0,0,1],replace=False) 则会报错,因为size为3,而且只能输出4,所以不允许重复的话无法输出结果...
下面是一些使用实例：产生随机数（假设a是一个一维数组，p是一个概率数组）：pythonimport numpy as nprandom_values = np.random.choice(a, size=5, replace=True, p=p_array)这里的replace参数决定了是否允许重复抽取。如果replace=True，可能会抽取相同的元素；否则，每次抽取都是不重复的。