#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。
假设有一个一维数组a和一个概率数组p_array，可以如下使用np.random.choice函数：pythonimport numpy as npa = [1, 2, 3, 4, 5]p_array = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2] # 定义每个元素被选中的概率random_values = np.random.choiceprint这段代码会从数组a中根据指定的概率数组p_a...
np.random.choice(a, size, replace)：这一函数提供有放回或无放回的随机选择功能，非常灵活，能够满足各种随机采样的需求。
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...
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
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...
问题在于您使用np.random.choice您要求在 6890 个具有少于 4 个非空值的条目的数组中选择4个条目而不重用值 ( ) ,例如:replace=False>>> np.random.choice(5, 1, replace=False, p=[0, 0, 0, 0.6, 0.4])array([4])>>> np.random.choice(5, 4, replace=False, p=[0, 0, 0, 0.6, 0.4])...
random.paretovariate(alpha) 帕累托分布。alpha是形状参数。 random.weibullvariate(alpha,beta) 威布尔分布。alpha是比例参数,beta是形状参数。 (2)序列用函数 random.choice(seq) 从非空序列seq返回一个随机元素。 random.shuffle(x[,random]) 将序列x随机打乱位置。