numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)Generates a random sample from a given 1-D array. 从序列中获取元素,若a为整数,元素取值从np.range(a)中随机获取;若a为数组,取值从a数组元素中随机获取。该函数还可以控制生成数组中的元素是否重复replace,以及选取元素的概率p。 【例】 import ...
Generates a random sample from a given 1-D array 看一些例子: Generate a uniform random sample from np.arange(5) of size 3: rng.choice(5, 3) array([3, 0, 2]) Generate a non-uniform random sample from np.arange(5) of size 3: rng.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) ...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None) Draw samples from a Hypergeometric distribution. 表示对一个超几何分布进行采样, size 表示采样的次数, ngood 表示总体中具有成功标志的元素个数, nbad 表示总体中不具有成功标志的元素个数, ngood+nbad 表示总体样本容量, nsample 表示抽取元素...
Generates a random sample from a given 1-D array 看一些例子: Generate a uniform random sample from np.arange(5) of size 3: rng.choice(5, 3) 1. array([3, 0, 2]) Generate a non-uniform random sample from np.arange(5) of size 3: rng.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0...
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4)) array([[4, 0, 2, 1], [3, 2, 2, 0]]) random_integers(low[, high, size]) 返回随机的整数,位于闭区间 [low, high]。 Notes To sample from N evenly spaced floating-point numbers between a and b, use: ...
numpy.random.hypergeometric(ngood, nbad, nsample, size=None)Draw samples from a Hypergeometric distribution. 表示对一个超几何分布进行采样,size表示采样的次数,ngood表示总体中具有成功标志的元素个数,nbad表示总体中不具有成功标志的元素个数,ngood+nbad表示总体样本容量,nsample表示抽取元素的次数(小于或等于...
np.random.choice(5, 3) array([0, 3, 4]) # np.random.randint(0,5,(3,)) Generate a non-uniform random sample from np.arange(5) of size 3: np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([3, 3, 0]) # random Generate a uniform random sample from np.arange(5...
random现在是生成浮点随机数的规范方法,它取代了RandomState.random_sample,RandomState.sample和RandomState.ranf。这与Python的随机性是一致的。 numpy中的所有BitGenerator都使用SeedSequence将种子转换为初始化状态。 Generator可以访问广泛的发行版,并替代RandomState。 两者之间的主要区别在于Generator依赖于附加的BitGenerator...
numpy.random.binomial(n, p, size=None)Draw samples from a binomial distribution. 表示对一个二项分布进行采样, size 表示采样的次数, n 表示做了n 重伯努利试验, p 表示成功的概率,函数的返回值表示n 中成功的次数。 2. 泊松分布 泊松分布主要用于估计某个时间段某事件发生的概率。
使用np.random.choice()函数可以从数组中进行随机采样: 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_re...