np.random.sample

时间: 2023-10-16 20:16:06 浏览: 66
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python numpy之np.random的随机数函数使用介绍

`np.random.sample` 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成指定形状的随机数组。这些随机数是在 [0, 1) 的均匀分布中生成的。该函数的语法如下： ```python np.random.sample(size=None) ``` 其中 `size` 参数是一个整数或元组，用于指定随机数组的形状。如果不提供 `size` 参数，则返回一个随机浮点数。 例如，生成一个形状为 (2, 3) 的随机数组： ```python import numpy as np arr = np.random.sample((2, 3)) print(arr) ``` 输出： ``` [[0.5390348 0.43701705 0.80469756] [0.5671656 0.42835178 0.86068409]] ```
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random.sample和np.random.sample的不同

random.sample是Python的标准库中的函数，...两者的主要区别在于random.sample是从给定的序列中进行随机抽样，而np.random.sample是从均匀分布中进行随机抽样。此外，np.random.sample还有其他参数，如随机数的范围等。

np.random.sample用法

np.random.sample 是 NumPy 库中的一个生成随机数的函数，用于生成指定形状的随机浮点数数组。它的用法如下： python np.random.sample(size=None) 其中，size 是一个整数或元组，用于指定生成的随机...

np.random.sample(1)>0.5

This code generates a random number ...if np.random.sample(1) > 0.5: print("True") else: print("False") This code will output either "True" or "False" depending on the randomly generated number.

np.random.rand与np.random.random_sample差别

np.random.rand和np.random.random_sample都是NumPy库中用于生成随机数的函数，它们之间的差别在于参数的不同。 np.random.rand函数用于生成指定形状的随机数数组，参数是以逗号分隔的整数或整数元组，表示生成数组...

np.random.random和np.random的区别

- random_sample(size=None)：同 random()。 - random(size=None)：同 rand()。 - choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从数组 a 中随机选取元素组成一个给定形状的数组。可以指定选取元素的...

np.random.random((5.5

而根据引用，np.random.random()和np.random.random_sample()函数返回的是从半开放区间[0.0, 1.0)中随机采样的浮点数。因此，如果想要生成一个5行5列的随机浮点数矩阵，可以使用np.random.random((5, 5))函数，如下...

def sampleN(n): samples = [] for _ in range(n): sample = np.random.choice(x,500,replace=True) samples.append(sample.mean()) return np.array(samples)什么意思

- 接下来使用 for 循环遍历 n 次，每次生成一个大小为 500 的样本 sample，并计算其均值，将其添加到 samples 列表中。 - 最后返回一个 NumPy 数组，包含了生成的所有样本均值。 这个函数可以用于生成抽样分布，...

np.random.laplace

Here's an example of how to use np.random.laplace to generate a random sample from a Laplace distribution with mean 0 and scale 1: python import numpy as np # Generate 1000 random numbers from a...

np.random.norma

sample = np.random.normal() 请注意，np.random.normal生成的样本遵循的是标准正态分布，即均值为0，标准差为1的正态分布。如果需要生成其他均值和标准差的正态分布样本，可以通过修改loc和scale参数来实现。

def sample_data(filepath,idx,path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data)/a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs请帮我输出每一次的b值并且将导入dataload里面可以用于深度学习

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) print("b值为：", b) # 输出每一次...

Phi=np.random.randn(256*sampleRate,256) File "mtrand.pyx", line 1286, in numpy.random.mtrand.RandomState.randn File "mtrand.pyx", line 1447, in numpy.random.mtrand.RandomState.standard_normal File "_common.pyx", line 636, in numpy.random._common.cont TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

这个错误是由于np.random.randn()方法中的参数被解释为浮点数而不是整数引起的。这个方法的参数应该是整数，用于指定所生成...Phi = np.random.randn(int(256*sampleRate), 256) 这样应该就能解决这个问题了。

np.random参数

4. np.random.random_sample(size=None)：生成[0, 1)之间均匀分布的随机数。 5. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从给定的一维数组a中随机选择元素。 6. np.random.shuffle(x)：将数组x中...

import numpy as np import pickle import math f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] a = 11 r = math.ceil(len(data)/a) print(r) for i in range(a): if len(data) > r : sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) # for s in sample: # data.remove(s) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = np.concatenate(c, axis=0) # c = bi[0] print(sample) # print(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # sample = [s for s in sample if s in data] samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) c = [np.array(e) for e in c] c = np.concatenate(c, axis=0) # samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(c.shape) 请帮我把这段代码修改成可调用的函数

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] c.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in ...

import pickle import math import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset def sample_data(filepath, idx, path): f = open(filepath, 'rb') bi = pickle.load(f) data = np.arange(0, idx) data = data.tolist() samples = [] bs = [] a = path r = math.ceil(len(data) / a) for i in range(a): if len(data) > r: sample = np.random.choice(data, r, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) bs = [np.array(e) for e in bs] bs = np.concatenate(bs, axis=0) return samples, bs如何让每一次for循环中的b值都能单独进行一次深度学习的dataloader，最后遍历完for循环中所有的b值

sample = np.random.choice(data, len(data), replace=False) b = [bi[j] for j in list(sample)] bs.append(b) samples.append(sample) for s in sample: data.remove(s) # 将b值转换为TensorDataset...

Traceback (most recent call last): File "D:\chulishuju\jiaochayanzheng.py", line 6, in <module> data = np.random.rand('mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/') File "mtrand.pyx", line 1182, in numpy.random.mtrand.RandomState.rand File "mtrand.pyx", line 425, in numpy.random.mtrand.RandomState.random_sample File "_common.pyx", line 307, in numpy.random._common.double_fill TypeError: 'str' object cannot be interpreted as an integer是什么意思，该如何修改

这个错误提示出现在你的 Python 代码中，意思是你在使用 np.random.rand 函数时，传入了一个字符串 'mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/'，但是该函数需要传入一个整数或整数元组来指定生成随机数的形状。...

np.random.choice速度太慢

1.使用random.sample方法代替np.random.choice方法。random.sample方法可以在不重复的情况下从列表中随机选取指定数量的元素。这种方法的速度比np.random.choice方法快得多，但是它不能处理选取概率不均匀的情况。 ...

import numpy as np import pickle f = open(r'C:\Users\sdnugeo\Desktop\target2.pkl','rb') bi = pickle.load(f) # bi = np.array(bi) data = np.arange(0, 156) print(data) data = data.tolist() # print(data) # 每次抽取1000个数值，共抽取10次 samples = [] c = [] for i in range(11): if len(data) > 15: sample = np.random.choice(data, 15, replace=False) else: sample = np.random.choice(data, 6, replace=False) # continue # print(type(sample)) # sample2 = np.array(sample) b = [bi[j] for j in list(sample)] # d = np.array(b) print(type(b)) c.append(b) # c = bi[0] print(sample) print(b) samples.append(sample) # sample = [s for s in sample if s in data] for s in sample: data.remove(s) samples = np.array(samples).reshape(-1) print(samples) print(data)，报错setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. The detected shape was (11,) + inhomogeneous part.

samples = [np.array(s) for s in samples] samples = np.concatenate(samples, axis=0) 这样就可以将 samples 转换成一维的 NumPy 数组。另外，你在循环中的最后一次循环中没有把 sample 中的元素移除 ...

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