python如何利用np.random.choice实现无放回抽样的数组还原成原数组
时间: 2024-03-10 21:44:49 浏览: 59
要利用`np.random.choice`实现无放回抽样的数组还原成原数组,需要进行如下步骤:
1. 首先,使用`np.random.choice`函数生成无放回抽样的数组。假设原数组为`arr`,则可以使用如下代码生成无放回抽样的数组:
```
sampled_arr = np.random.choice(arr, size=len(arr), replace=False)
```
2. 接下来,需要将无放回抽样的数组还原成原数组。可以使用`np.where`函数找出每个元素在无放回抽样的数组中的索引位置,然后根据索引位置将元素还原回去。代码如下:
```
restored_arr = np.zeros_like(arr)
for i, val in enumerate(arr):
idx = np.where(sampled_arr == val)[0][0]
restored_arr[i] = sampled_arr[idx]
```
这样,就可以利用`np.random.choice`实现无放回抽样的数组还原成原数组了。
相关问题
python如何利用np.random.choice实现无放回抽样的四维数组还原成原数组
对于一个四维数组,我们可以将其展开成一维数组,然后使用np.random.choice进行无放回抽样,最后再将抽样后的一维数组还原成原数组的形状。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义原四维数组
arr = np.arange(64).reshape((2, 2, 4, 4))
# 将原四维数组展开成一维数组
flat_arr = arr.ravel()
# 进行无放回抽样
sample = np.random.choice(flat_arr, size=16, replace=False)
# 将抽样后的一维数组还原成原四维数组的形状
restored_arr = sample.reshape((2, 2, 2, 2))
# 打印还原后的数组
print(restored_arr)
```
这里的示例代码中,我们抽样的大小为16,即从原四维数组中抽取16个元素,因此还原后的数组大小为(2, 2, 2, 2)。如果需要抽样更多或更少的元素,可以调整size参数的值。
python如何利用np.random.choice实现无放回抽样的四维数组还原成原四维数组
首先,我们需要了解np.random.choice函数的参数含义,该函数有三个必需参数:a,size和replace。其中,a指定抽样的原始数组,size指定抽样后的数组大小,replace指定是否放回抽样。
对于无放回抽样,我们可以使用replace=False,这样每次抽样时就不会重复选择相同的元素。然后,我们可以将原四维数组中的所有元素展开成一维数组,并使用np.random.choice函数进行无放回抽样。最后,我们可以使用reshape函数将抽样后的一维数组还原成原四维数组的形状。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 定义原四维数组
arr = np.arange(64).reshape((2, 2, 4, 4))
# 将原四维数组展开成一维数组
flat_arr = arr.ravel()
# 进行无放回抽样
sample = np.random.choice(flat_arr, size=16, replace=False)
# 将抽样后的一维数组还原成原四维数组的形状
restored_arr = sample.reshape((2, 2, 2, 2))
# 打印还原后的数组
print(restored_arr)
```
注意,这里我们抽样的大小为16,即从原四维数组中抽取16个元素,因此还原后的数组大小为(2, 2, 2, 2)。如果需要抽样更多或更少的元素,可以调整size参数的值。
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