np.random.choice怎么控制随机性

np.random.choice函数可以用来控制随机性。它可以从给定的数组中进行随机采样，并可以根据参数来控制采样的方式。其中，参数p可以用来指定每个元素被采样的概率。例如，如果p=\[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0\]，那么每个元素被采样的概率分别为0.1, 0, 0.3, 0.6, 0。这样就可以控制采样的随机性。另外，参数replace可以用来指定是否放回采样，如果replace=True，则采样时可以重复选择同一个元素；如果replace=False，则采样时不会重复选择同一个元素。通过调整这些参数，可以灵活地控制np.random.choice函数的随机性。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.random.randn()、np.random.rand()、np.random.randint()的区别和用法](https://blog.csdn.net/u011919863/article/details/119724918)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [np.random.choice()随机采样](https://blog.csdn.net/qq_38048756/article/details/108958977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]