虽然random.choice主要用于采样,但我们也可以用它来实现随机洗牌: importnumpyasnp# 随机洗牌arr=np.array(['A','B','C','D','numpyarray.com'])shuffled=np.random.choice(arr,size=len(arr),replace=False)print(shuffled) Python Copy Output: 这个例子
python:标准库中的random模块跟numpy中的random模块的choice,sample,shuffle函数的区别,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
NumPy—random随机数生成函数总结 :采样下界,float类型,默认值为0; high:采样上界,float类型,默认值为1;size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型 4、np.random5...importnumpyasnp1、np.linspace(start,end,num) start代表起始的值,end表示结束的值,num表示在这个区间里生成数字的个数,生成的数组是等间隔 n...
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()...
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
本文详细介绍了Numpy库中np.random.choice()函数的用法、参数、示例和注意事项,并引入了百度智能云文心快码(Comate)作为高效代码编写工具,助力开发者快速实现数值计算与数据分析。
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。
从给定的序列中进行简单随机抽样是一种常见的操作。使用random.choice()函数可以实现这一功能: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom# 从给定序列中随机抽取3个元素sequence=np.array(['apple','banana','cherry','date','elderberry'])samples=np.random.choice(sequence,size=3,replace=False)print("Random sample...
random.choice(seq)：如果只需要从序列中选取单个元素，这个函数是非常简单且直接的选择。▣ 生成随机数与采样 ▣ 生成特定维度的随机数 np.random.rand(d1, d2, ...)：这个函数能够生成指定形状的[0,1)区间的随机数。使用它可以生成一维、二维甚至更高维的随机数数组。▣ 生成随机整数 np.random.randint...
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...