numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 参数说明: a:表示要进行选择的一维数组。 size:表示要选择的元素个数,默认为None,即只选择一个元素。 replace:表示是否进行替换操作,默认为True,即可以重复选择同一个元素。 p:表示每个元素被选择的概率,默认为None,即每个元素被选择的概率相等。 随...
当你想从列表中取一些元素进行样本调查,同时又不希望有重复的元素出现时,可以设置"replace=False"。eg. from numpy import random as rd ary = list(range(10)) # usage In[18]: rd.choice(ary, size=8, replace=False) Out[18]: array([0, 5, 9, 8, 2, 1, 6, 3]) # no repeated elements...
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。 >>>aa_milne_arr...
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()...
一、函数用法np.random.choice()函数的语法如下: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 参数说明: a:输入数组或分布,可以是标量、一维数组或二维数组。如果输入是标量,则表示从该标量分布中抽样;如果输入是一维数组,则表示从该数组中抽样;如果输入是二维数组,则表示从该二维数组的每一行中...
这里解释一下这个功能 numpy.random.choice。然而,我对第三个参数 replace感到困惑。它是什么?在什么情况下它会有用?谢谢!python sampling 2个回答 84投票 控制样本是否返回样本池。如果您只想要独特的样本,那么这应该是错误的。 43投票 当你想从列表中采样一些元素,同时你想要不重复的元素时,可以使用它,那么...
1. random.choice的基本用法 numpy.random.choice函数允许我们从给定的一维数组中随机选择元素。它的基本语法如下: numpy.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None) Python Copy 让我们从最简单的用法开始: importnumpyasnp# 从数组中随机选择一个元素arr=np.array(['apple','banana','cherry','date',...
random.choice 在随机生成数据的过程中主要使用的是random.choice方法,下面具体介绍其方法的使用。 参数解释 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 np.random.choice(a,size=None,replace=True,p=None) a:待抽取数据的对象,可以是一个具体的数值,也可以是列表或者元组 ...
NumPy random.choice() 函数从给定的一维数组生成随机样本并返回它。 语法 numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 参数 a 必填。 指定一个ndarray,从其元素生成随机样本。如果是 int,则生成随机样本,就像 a 是 np.arange(a)。 size 可选。 指定输出形状。如果给定的形状是,例如,(m,...
np.random.choice(5, size=3, replace=False) array([4,2,1]) 在这里,随机选择的值保证是唯一的。 从数组中随机选择值 从给定数组中随机选择两个值: np.random.choice([2,4,6,8], size=2) array([4,2]) 注:本文由纯净天空筛选整理自Isshin Inada大神的英文原创作品NumPy | choice method。非经特殊...