np.random.choice 如何定义比例
时间: 2024-04-07 13:24:22 浏览: 14
可以通过参数p来定义选取各个值的概率。p是一个与a长度相同的一维数组,其中每个元素表示对应位置在a中被选中的概率。需要注意的是,p中所有元素的和必须为1。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5]
p = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
result = np.random.choice(a, size=3, replace=False, p=p)
print(result)
```
上述代码中,a是一个列表,p是一个与a长度相同的一维数组,表示选取各个值的概率。size=3表示选取3个数,replace=False表示不允许重复选取。运行结果可能为[3, 2, 5],表示选取了3、2、5这三个数。
相关问题
np.random.choice
np.random.choice()是一个在NumPy库中用于生成随机样本的函数。它可以从一个给定的1-D数组中生成多个随机数。
例如,你可以使用它来从一个数字列表中生成一个随机数:
```
import numpy as np
# 生成一个0到9的随机数
num = np.random.choice(10)
print(num)
```
你也可以设置概率分布,让某些数字更可能被选中:
```
import numpy as np
# 从0到9中生成一个随机数,让5更可能被选中
num = np.random.choice(10, p=[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2])
print(num)
```
你还可以设置返回的样本数量,生成多个随机数:
```
import numpy as np
# 从0到9中生成三个随机数
nums = np.random.choice(10, size=3)
print(nums)
```
有关np.random.choice()函数的更多信息,可以参考NumPy官方文档:https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.choice.html
np.random.choice()
`np.random.choice()`是一个用于从给定的一维数组中生成随机样本的函数。它可以从数组中随机选择元素,也可以根据指定的概率分布进行选择。下面是一些使用`np.random.choice()`的例子:
1.从数组中随机选择元素:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
random_element = np.random.choice(arr)
print(random_element) # 输出:随机选择的一个元素
```
2.从数组中随机选择多个元素:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
random_elements = np.random.choice(arr, size=3, replace=False)
print(random_elements) # 输出:随机选择的三个元素
```
3.根据指定的概率分布进行选择:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
probabilities = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
random_elements = np.random.choice(arr, size=3, replace=False, p=probabilities)
print(random_elements) # 输出:根据概率分布随机选择的三个元素
```