在这个示例中,我们创建了一个包含10个元素的数组a,然后使用random.choice()函数从中随机选择了3个元素,允许重复选择。最终得到的samples数组中的元素是从a中随机抽取的。 总结:NumPy中的random.choice()函数是一个非常实用的随机抽样函数,它可以从给定的数组中随机选择元素,并返回一个新的数组。通过掌握random.choice...
importnumpyasnp# 从数组中随机选择3个元素arr=np.array(['red','blue','green','yellow','numpyarray.com'])result=np.random.choice(arr,size=3)print(result) Python Copy Output: 这个例子会从颜色数组中随机选择3个元素。注意,默认情况下,选择是有放回的,意味着同一个元素可能被多次选择。 3. 无放...
random.choice(data, size=(2, 3)) #从data数组的每一行中随机抽取3个数字,返回一个2x3的数组 print(samples) 根据概率进行抽样 import numpy as np probabilities = np.array([0.1, 0.2, 0.7]) # 概率分别为0.1、0.2和0.7 samples = np.random.choice(a=3, size=5, p=probabilities) #从3个数字中...
#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。
a.remove(np.random.choice(a))将删除列表中遇到的具有该值的第一个元素(a[1]在上面的例子中),它可能不是所选元素(例如,a[7])。 这是找出随机选择的元素的索引的一种方法: import random # plain random module, not numpy's random.choice(list(enumerate(a)))[0] ...
原文链接:https://blog.csdn.net/ImwaterP/article/details/96282230 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。
numpy.random.choice(a, size = None, replace = True, p = None) 解释: Generates a random sample from a given 1-D array,从数组 a 中随机选取 size 个元素、 参数: ·a:从a(只要是ndarray都可以,但必须是一维的)中随机抽取元素,并组成指定大小(size)的数组。
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...
在Python中,NumPy中的random模块为我们提供了许多生成随机数的函数,其中之一是np.random.choice()函数。本文将详细介绍np.random.choice()函数的用法。 1.概述 np.random.choice()函数可以从一个数组中随机抽取元素,同时还可以设定每个元素被抽取的权重。下面是函数的基本语法: numpy.random.choice(a, size=None, ...
choice 从一维数组中生成随机数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp #第一参数是一个1维数组,如果只有一个数字那就看成range(5)# 第二参数是维度和元素个数,一个数字是1维,数字是几就是几个元素 a=np.random.choice(5,3)print(f'从range(5)中拿随机数,生成只有3个元素...