x_sample_index = np.random.choice(range(20), no_record, replace=False) print(x_sample_index) 上述代码运行结果如下: [ 6 11 11 2 1 5 14 7 4 12] [14 7 19 18 3 13 10 1 11 8] replace参数默认为True,即产生的随机序列里可能有重复值,我们可以看到第一行运行结果出现了两个11;将replace...
np.random.choice(5)3 生成0(含)和 5(不含)之间的多个随机整数 要生成 0(含)和 5(不含)之间的多个数字: np.random.choice(5, size=3) array([4,4,2]) 通过替换生成多个随机整数 要通过替换生成多个数字: np.random.choice(5, size=3)# replace=Truearray([2,4,2]) 请注意值 2 是如何被选择...
np.random.choice函数在numpy中用于从给定的一维数组中随机抽取元素，其详细用法如下：基本用法：数组参数：指定要从中选取元素的数组。这个数组可以是一维的numpy数组，也可以是Python的内置数据结构如list或tuple，但输入数据必须是一维的。size参数：指定要抽取的元素数量。关键参数：replace参数：replace=True...
choice(5, 3, replace=False) array([3,1,0]) # random >>> #This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3] 从大小为 3 的 np.arange(5) 生成非均匀随机样本,无需替换: >>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([2, 3, 0])...
np.random.choice方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么通一次挑选出来的数都不一样,如果是True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去...
.sample()用法及实现都与它相同 numpy.random.choice() 用法:numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 解释:从序列a中...:numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn) 解释:生成一个浮点数或N维浮点数组,取数范围:标准正态分布的随机样本数。若要获得一般正态分布则可用sigma * np.random...
1.np.random.choice numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组中生成随机数 参数: a为一维数组类似数据或整数;size为数组维度;p为数组中的数据出现的概率 a为整数时,对应的一维数组为np.arange(a) https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601 ...
choice(a, size=None, replace=True, p=None) 3、参数 参数a: 随机变量可能的取值序列。 参数size: 我们要生成随机数数组的大小。 参数replace: 决定了生成随机数时是否是有放回的。 4、实例 # 以数组形式importnumpyasnpimportpandasaspd RandomNumber=np.random.choice([1,2,3,4,5],\ ...
处理数据时经常需要从数组中随机抽取元素,这时候就需要用到np.random.choice()。然而choice用法的官方解释并不详细,尤其是对replace参数的解释,例子也不是很全面。因此经过反复实验,我较为详细的总结出了他的用法,并给出了较为详细的使用代码例子。 官方解释:docs.scipy.org/doc/nump ...
下面是一些使用实例：产生随机数（假设a是一个一维数组，p是一个概率数组）：pythonimport numpy as nprandom_values = np.random.choice(a, size=5, replace=True, p=p_array)这里的replace参数决定了是否允许重复抽取。如果replace=True，可能会抽取相同的元素；否则，每次抽取都是不重复的。