import numpy as np a = ['jupyter', 'lab', 'pycharm'] b = np.random.choice(a) print(b) 结果为['jupyter', 'lab', 'pycharm']中某一元素。
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。
np.random.choice函数可以从指定的数组中随机抽取数字,并返回一个新的数组。你可以通过参数来控制抽取的方式和数量。 基本用法: python #从arr中随机抽取一个数字 random_num = np.random.choice(arr) print(random_num) 抽取多个数字: python #从arr中随机抽取3个数字 random_nums = np.random.choice(arr, ...
即整个数组的值限制在指定值a_min,与a_max之间,对比a_min小的和比a_max大的值就重置为a_min,和a_max。 python,numpy中np.random.choice()的用法详解
import numpy as np random_array = np.random.choice([1, 2, 3], size=(3, 3), p=[0.1, 0.5, 0.4]) print(random_array) 复制代码 这些函数只是NumPy库中可用的随机数生成函数的一部分。可以根据需要选择合适的函数来生成所需的随机数。 0 赞 0 踩最新...
pythonimport numpy as np# 生成10个0到9之间的随机数，replace=True（默认）random_numbers = np.random.choice(range(10), 10)print(random_numbers)参数replace的设定至关重要：如果设置为True，函数允许选取相同的元素。 如果设置为False，将确保每次抽取的元素都是不同的。默认情况下，replace参数...
random.randrange(start, stop[, step]): 返回一个在[start, stop)之间的随机整数,步长为step,默认为1。 random.choice(seq): 从非空序列seq中随机选择一个元素。 random.shuffle(seq): 将序列seq中的元素随机打乱顺序,就地排序。 下面是一个使用random模块生成随机数的简单示例: import random # 生成一个0到...
importnumpyasnp# 假设我们有1000个产品products=np.arange(1000)# 随机选择10个产品进行调查sampled_products=np.random.choice(products,size=10,replace=False)print("随机抽取的产品ID: ",sampled_products) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输出示例 ...
numpy.random.randint(low, high, size):生成一个大小为size的随机整数数组,范围在low到high之间(不包括high)。 numpy.random.choice(array, size):从数组array中随机抽取size个元素组成的新数组。 这些只是NumPy库中常用操作的一部分,更多功能和操作可以参考NumPy官方文档。
np.random.choice(a,[size],[replace=True],[p]) a为数字,则从[0,a)中随机抽取数字,a为列表,元组和数组(必须是一维的)中随机抽取数字。size不填写时,只随机产生一个数据,siz为数字,随机产生size个数据组成一维数组,size为列表或元组,则生成与size相同大小尺寸的数组。replace默认为True,表示可以取相同数字,...