python从数组中按一定概率随机选出十个不同的数据

假设要从数组a中按概率p随机选出10个不同的数据。可以使用Python中的random模块中的函数来实现。

首先，可以使用numpy库中的random.choice()函数从数组a中按概率p随机选出10个元素，可能会包含重复元素。然后，可以使用Python中的set()函数将选出的元素转换为集合去除重复元素。如果集合中元素个数小于10，则需要重新随机选择，直到集合中元素个数达到10。

代码实现如下：

import numpy as np

# 数组a
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 概率p
p = np.array([0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1])

# 选出10个不同的元素
selected = set()
while len(selected) < 10:
    selected.update(set(np.random.choice(a, size=10, p=p)))
selected = list(selected)[:10]
print(selected)

输出结果类似于：

[7, 9, 8, 3, 5, 6, 1, 10, 2, 4]

相关问题

python从数组中随机选择n个

可以使用Python的random模块中的sample函数来从一个数组中随机选择n个元素。与从列表中随机选择n个元素类似，可以直接将数组作为参数传递给sample函数。下面是一个示例代码：

import random
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
n = 3

selected_arr = random.sample(list(arr), n)

print(selected_arr)

运行结果可能为：

[2, 5, 8]

需要注意的是，如果要从numpy数组中进行随机选择，需要将其转换成Python列表。在上面的代码中，我们使用了list函数将numpy数组转换成Python列表，然后将其作为参数传递给random.sample函数。

从一个数组中随机选取20个10维的数据python

可以使用Python中的random模块中的sample函数来实现这个操作。具体代码如下：

import random
import numpy as np

arr = np.random.rand(100, 10)  # 生成100行10列的随机数组

random_data = random.sample(list(arr), 20)  # 在数组中随机选取20个数据

print(random_data)  # 输出随机选取的数据

这段代码中，我们使用numpy的random模块生成一个大小为100x10的随机数组，并使用random模块中的sample函数，从数组中随机选取20个数据。最后，我们将选取到的20个数据输出到控制台中。