在使用sample函数时，首先需要准备好待抽样的序列。该序列可以是列表、元组、集合或其他序列类型。然后，可以根据需求设置抽样数量，调用sample函数进行抽样。下面是一个具体的例子，展示了如何使用sample函数从一个列表中随机抽取指定数量的元素：import random# 列表初始化lst = [1, 3, 5, 7, 9]# 随机抽取两个元...
下面是一个简单的例子，演示如何使用"sample"函数从一个数据集中随机选择5个样本：import numpy as np # 创建一个包含10个元素的数据集data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 从数据集中随机选择5个样本samples = np.random.sample(data, 5)print(samples)在这个例子中，我们首先...
np.ramdom.random_sample(n)同sample函数。 np.random.randint(low, high, size)产生离散均匀分布的整数 [low, high) 半开半闭区间 np.random.choice(data, size, replace=False, p)随机抽取 以p为概率在data中取size个值 实例 importnumpyasnp np.random.sample(10)# array([0.45275115, 0.33643046, 0.5583...
random_sample(size=None) 作用:返回[0,1)之间的浮点型随机数,通过size控制返回的形状 np.random.random_sample() 0.47108547995356098 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 arra...
np.random_sample() importing numpy import numpy as np # output random value 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 ...
random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) a: 1-D array-like or int 如果是1-D array-like,那么样本会从其元素中抽取。如果是int,那么样本会从np.arange(a)中抽取; size: int or tuple of ints, optional 为输出形状大小,如果给定形状为(m,n,k)(m,n,k),那么m×n×km×...
numpy.random.rand() 基本语法:numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) rand函数根据指定维度生成服从[0, 1)之间均匀分布的随机数,包括0但不包括1 dn表示每个维度。如(2, 3)表示2行3列的二维数组 返回值为指定维度的ndarray In [125]: np.random.rand(4, 3) # shape:4 * 3的二维数组 ...
import random np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(1)) # 生成1个随机数 # 输出 [0.5488135] np.random.seed(0) # 设定种子为0 print(np.random.rand(2)) # 生成2个随机数 # 输出 [0.5488135 0.71518937] np.random.seed(0) # 设定种子为0 ...
下面我们将比较一下random.sample和numpy.random.choice的异同点。 1.参数设置 使用numpy.random.choice函数进行随机抽样的基本用法如下: ```python import numpy as np np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) ``` 其中,a是一个数组或者正整数,代表抽样的总体;size是指抽样的样本数量;replace...
在Python中,可以使用NumPy的random模块进行随机抽样。以下是一些常用的方法: 1. 从一维数组中随机抽取一个元素: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sample = np.random.choice(arr) print(sample) 2. 从一维数组中随机抽取多个不重复的元素: ...