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'...
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, ...
type(np.random.random_sample()) <type 'float'> np.random.random_sample((5,)) 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...
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)...
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) ...
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。
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.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...
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....
# 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...