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...
python使用choice生成随机数 1、概念 通过Numpy包的random模块中的choice()函数,我们可以在Python中生成服从待定概率质量函数的随机数。 2、语法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
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, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]) array([3, 3, 0]) # random 从大小为 3 的 np.arange(5) 生成均匀随机样本,无需替换: >>> np.random.choice(5, 3, replace=False) array([3,1,0]) # random >>> #This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3] 从大小...
当你想从列表中取一些元素进行样本调查,同时又不希望有重复的元素出现时,可以设置"replace=False"。eg. from numpy import random as rd ary = list(range(10)) # usage In[18]: rd.choice(ary, size=8, replace=False) Out[18]: array([0, 5, 9, 8, 2, 1, 6, 3]) # no repeated elements...
.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...
python随机采样函数np.random.choice 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)...
np.random.choice(5, size=3)# replace=Truearray([2,4,2]) 请注意值 2 是如何被选择两次的。 生成多个随机整数而不进行替换 要生成多个数字而不进行替换: np.random.choice(5, size=3, replace=False) array([4,2,1]) 在这里,随机选择的值保证是唯一的。
python使用choice生成随机数 1、概念 通过Numpy包的random模块中的choice()函数,我们可以在Python中生成服从待定概率质量函数的随机数。 2、语法 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。
#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。