np.random.choice参数

`np.random.choice` 是 numpy 库中用于从给定的一组数中随机选择一个或多个数的函数。它的一般形式如下：

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

参数说明：

- a：一维 ndarray 类型的数组或 Python 列表，表示待选取的样本，如果是 ndarray 类型，则表示从该数组中抽取样本。
- size：返回的样本数量，默认为 None，返回一个样本；如果指定了一个整数，则返回一个大小为 size 的样本；如果为元组，则返回一个多维样本数组，其大小由元组指定。
- replace：布尔型参数，表示是否可以重复抽取同一个样本，默认为 True，即可重复抽取。
- p：一维 ndarray 类型的数组或 Python 列表，表示每个样本被抽取的概率。如果不指定，则每个样本被抽取的概率相等。如果指定了，则该数组的长度必须与 a 相同，且每个元素必须为非负数且总和为 1。

函数返回值：从 a 中随机抽取的样本。如果 size 为 None，则返回一个样本；否则返回一个 ndarray 类型的样本数组，其大小由 size 指定。

相关问题

np.random.choice参数列表

np.random.choice函数是NumPy库中的一个随机抽样函数，用于从给定的一维数组中进行随机抽样。它的参数列表如下：

1. a：表示抽样的源数据，可以是一维数组或整数。如果是一维数组，则表示从该数组中进行抽样；如果是整数，则表示从0到该整数（不包括该整数）的范围内进行抽样。

2. size：表示抽样的结果的形状。可以是一个整数，表示返回一个具有该大小的一维数组；也可以是一个元组，表示返回一个具有该形状的多维数组。

3. replace：表示是否允许重复抽样。如果为True，则允许重复抽样；如果为False，则不允许重复抽样。默认为True。

4. p：表示抽样的概率分布。可以是一维数组，表示每个元素被抽到的概率；也可以是None，表示每个元素被抽到的概率相等。默认为None。

5. axis：表示在哪个轴上进行抽样。如果为None，则从整个数组中进行抽样；如果为整数，则表示在指定的轴上进行抽样。默认为None。

6. shuffle：表示是否对源数据进行洗牌。如果为True，则在进行抽样之前对源数据进行洗牌；如果为False，则不进行洗牌。默认为True。

7. random_state：表示随机数生成器的种子。可以是一个整数，用于指定随机数生成器的种子；也可以是一个RandomState实例，用于指定自定义的随机数生成器。默认为None。

np.random.seed(1) N = 100 D = 2 X = np.random.randn(N, D) y = np.random.choice([-1, 1], size=N)

这段代码使用了 NumPy 库，首先通过设置随机种子为 1，生成了一个形状为 (100, 2) 的二维数组 X，其中每个元素都是从标准正态分布中随机抽取得到的。然后通过 np.random.choice 函数在 [-1, 1] 中随机选择 N 个数，作为标签 y。最终得到了一个包含 N 个样本和 D 个特征的数据集。