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'...
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 random.choice允许我们为每个元素指定选择概率: imp...
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])
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...
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()...
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。
arr2=np.array([10,20,30])result=arr1+arr2# 广播相加 print(result)在上述例子中，arr2被广播以匹配arr1的形状，然后进行相加操作。这种灵活性使得处理不同形状的数组变得更加容易。1.2 高级索引 NumPy提供了多种高级索引技巧，如布尔索引、整数数组索引和切片索引，可以满足各种复杂的数据选择需求。 99 ...
import numpy as np # 生成 5 个随机浮点数 x = np.random.rand(5) print(x) 从数组中生成随机数 choice(a, size, replace):从数组 a 中随机选择元素。a:源数组。size:输出数组的形状。replace:是否允许重复选择元素,默认为 False。 示例: import numpy as np # 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中随...
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。