Generate a uniform random sample from np.arange(5) of size 3: >>> np.random.choice(5, 3) array([0, 3, 4]) >>> #This is equivalent to 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, ...
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# 创建一个大型数据集large_dataset=np.arange(1000)# 随机选择100个样本sample_size=100random_indices=np.random.permutation(len(large_dataset))[:sample_size]random_sample=large_dataset[random_indices]print("Random sample from numpyarray.com dataset:")print(random_sample) Python Copy Ou...
out_val = np.random.random_sample() print ("Output random float value : ", out_val) Output random float value : 0.2450768662139805 import numpy as geek # output array out_arr = geek.random.random_sample(size =(1, 3)) print ("Output 2D Array filled with random floats : ", out_arr)...
array([ 0.30220482, 0.86820401, 0.1654503 , 0.11659149, 0.54323428]) Three-by-two array of random numbers from [-5, 0): 5 * np.random.random_sample((3, 2)) - 5 array([[-3.99149989, -0.52338984], [-2.99091858, -0.79479508],
numpy.random.randn — NumPy v1.21 Manual Return a sample (or samples) from the “standard normal” distribution. 返回的是标准正态分布的样本值。 >>>np.random.randn()0.08980201445589159>>>3+2.5*np.random.randn(2,4)array([[-0.54181508,1.91274669,-0.03481992,4.13696276],[2.5478997,5.99354068,-2.22...
numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充,增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数,如正态分布、泊松分布等。 numpy.random.seed(seed=None)Seed the generator. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同,如果不设置这个值,则系统...
numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None)Draw samples from a Poisson distribution. 表示对一个泊松分布进行采样,size表示采样的次数,lam表示一个单位内发生事件的平均值,函数的返回值表示一个单位内事件发生的次数。 【例】假定某航空公司预定票处平均每小时接到42次订票电话,那么10分钟内恰好接到6次电话的概率...
# array([3, 7, 4, 2, 5, 1, 7, 5, 1, 8])) # 分析:由于每次输出前都设置了相同的随机种子,所以程序得到的随机数的值相同 # 2. np.random.seed随机种子的使用:numpy.random.seed()不是线程安全的 # 如果程序中有多个线程最好使用numpy.random.RandomState实例对象来创建或者使用random.seed()来设...
同random_sample([size]) choice(a[, size, replace, p]) 从a中随机选择指定数据 a:1维数组 size:返回数据形状 bytes(length) 返回随机位 length:位的长度 代码示例 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 (1) np.random.rand(2,3) #产生2行三列均匀分布随机数组 Out[7]: array([[ 0....