indices = np.random.choice

np.random.choice函数用于从一个数组或一个整数范围内随机选择元素。它的基本语法是`np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`，其中：
- a：可以是一个数组或一个整数范围，表示待选择的元素。
- size：表示要选择的元素个数。
- replace：表示是否可以重复选择同一个元素。
- p：表示每个元素被选择的概率，默认是均匀选择。

例如，在引用中的示例中，`np.random.choice(N, 1, replace=False)`表示从0到N-1的整数范围内选择一个元素，且不允许重复选择。

相关问题

random_indices = np.random.choice(data.shape[0], size=20, replace=False)

这行代码的作用是从数据（data）中随机选择20个不重复的索引。其中，np.random.choice是numpy中的函数，第一个参数data.shape[0]是数据的行数，第二个参数size是要选择的数量，第三个参数replace=False表示不允许重复选择。选择完成后，会返回一个包含20个随机索引的numpy数组。

indices = np.random.choice(range(iris_X.size),120,replace=False) iris_X.flat[indices] = 0

这段代码的作用是从 iris_X 中随机选择 120 个元素的索引，并将这些元素的值设为 0。其中，`np.random.choice(range(iris_X.size), 120, replace=False)` 用于生成一个包含 120 个不重复随机索引的一维数组，`iris_X.flat[indices]` 用于获取这些随机索引对应的元素，并将它们的值设为 0。需要注意的是，`iris_X` 必须是一个二维数组才能使用 `flat` 属性将其转换为一维数组。