#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取数字,并组成指定大小(size)的数组 #replace:True表示可以取相同数字,False表示不可以取相同数字 #数组p:与数组a相对应,表示取数组a中每个元素的概率,默认为选取每个元素的概率相同。
importnumpyasnp res1 = np.random.choice(5,3, replace=True)print(res1)# [1 1 4]res2 = np.random.choice(5,3, replace=False)print(res2)# [2 1 4] 同样是[0,1,2,3,4,5]中重复/不重复采样3次,现在来看我们为每个样本设定不同概率的情况: res3 = np.random.choice(5,3, p=[0.1,0...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.choice() 数据分布 Python Numpy random.choice() 数据分布...
1. NumPy的random.choice函数numpy.random.choice函数可以从一个数组或一组数组中随机选择元素。以下是一个简单的例子: import numpy as np # 创建一个数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) # 使用random.choice从数组中随机选择一个元素 chosen_element = np.random.choice(arr) print(chosen_ele...
NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.choice() 数据分布 原文地址:Python Numpy random.choice() 数据分布...
使用NumPy的random生成随机数组。 使用UUID模块生成唯一ID 如何使用random模块 random模块具有各种功能来完成所有上述任务。我们将在本文的后半部分看到如何使用这些功能。 您需要在程序中导入random模块,然后就可以使用该模块了。使用以下语句将random模块导入代码中。
Python的random模块不适合用于加密或其他安全目的,因为生成的随机数是伪随机数,可以被预测。 如果需要更高质量的随机数,可以考虑使用第三方库,如numpy中的random模块。 2. 基于numpy模块 2.1 numpy模块简介 NumPy(Numerical Python)是Python语言的一个开源数值计算扩展程序库,它可以用来处理大型多维数组和矩阵,也可以用来...
np.random.choice()不仅可以用于numpy数组，同时也能适用于Python的内置数据结构，如list（列表）和tuple（元组）。实例与代码首先，让我们看一个基础例子：生成随机数。但请注意，输入的数组必须是一维的。pythonimport numpy as np# 生成10个0到9之间的随机数，replace=True（默认）random_numbers = np...
首先，np.random.choice()不仅适用于numpy数组，还可以用于Python的内置数据结构，如list（列表）和tuple（元组）。但是，重要的是，输入的数据必须是一维的。函数的核心参数是数组（a），它决定了你想要从中选取元素的范围。另一个关键参数是p，这是一个与a相同大小的数组，用于定义每个元素被选中的概率...
首先,通过“import numpy as np”导入numpy;接着建立列表my_list1,存储的数据是0-9999共10000个数据:“my_list1 = list(range(10000))”;建立列表my_list2,值为从列表my_list1中随机提取10个不重复的数据:“my_list2 = np.random.choice(my_list1,10,replace=False)”,其中的参数“replace=False”即为...