numpy随机抽取样本 二维
时间: 2023-08-04 09:03:01 浏览: 82
你可以使用NumPy库中的random模块来进行随机抽取样本。要从二维数组中进行随机抽取样本,可以使用random模块中的choice函数。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 创建一个二维数组
data = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6 [7, 8, 9]])
# 随机抽取一个样本
sample = np.random.choice(data.flatten(), size=(1, 2), replace=False)
print)
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个3x3的二维数组`data`。然后使用flatten()`函数将二维数组转换为一维数组,以便进行随机抽取。`np.random.choice()`函数用于随机抽取本,其中`size=(1, 2)`表示我们要抽取一个2个素的样本,`replace=False`表示不允许重复抽取同一个元素。
运行以上代码,将会输出随机抽取的二维样本。请注意,由于随机抽取基于概率的,因此每次运行代码时,可能得到不同的结果。
相关问题
numpy随机生成二维数组
以下是使用numpy随机生成二维数组的例子:
```python
import numpy as np
# 创建一个2行3列的二维数组
array = np.random.random(size=(2, 3))
print(array)
```
输出结果类似于:
```
[[0.12345678 0.23456789 0.3456789 ]
[0.45678901 0.56789012 0.67890123]]
```
这个例子中,我们使用`np.random.random`函数创建了一个2行3列的二维数组。该函数返回一个[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。你可以根据需要调整数组的大小,只需在`size`参数中指定所需的行数和列数即可。
numpy随机生成二维数据
您可以使用numpy的random模块中的randn函数生成二维随机数据。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成5行3列的二维随机数据
data = np.random.randn(5, 3)
print(data)
```
输出:
```
[[ 0.34286012 -1.09842611 -1.37517592]
[-0.37685331 0.52421703 -0.71787063]
[-0.35736371 -0.38431136 1.19763063]
[-0.38519613 0.2014593 0.36444105]
[-0.32060512 1.18924051 -0.02423833]]
```
其中,randn函数生成的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1。如果需要生成其他分布的随机数据,可以使用numpy.random模块中的其他函数。