numpy的choices函数

numpy的choices函数可以从给定的元素中随机生成指定数量的样本。它的语法如下：

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

其中，参数a是一个一维数组，表示样本空间；size是一个整数或元组，表示生成样本的数量；replace是一个布尔值，表示是否可以重复抽样；p是一个一维数组，表示每个元素被抽中的概率。如果不指定p，则每个元素被抽中的概率相等。

举个例子，下面的代码从数组[1,2,3,4,5]中随机生成3个样本：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5])
samples = np.random.choice(a, size=3, replace=False)
print(samples)

输出结果可能为：

[5 1 3]

表示生成的3个样本分别为5、1和3。

相关问题

np.random.choices()函数

`np.random.choices()`函数是NumPy库中的一个函数，用于在给定的一组选择中进行随机选择。它可以根据指定的权重对选择进行加权，从而影响选择的概率。

该函数的语法如下：

np.random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)

其中，参数的含义如下：

- `population`：表示进行随机选择的总体。可以是一个一维数组、列表或元组。
- `weights`：表示对每个选择进行加权的权重。如果未指定，则每个选择的权重相等。
- `cum_weights`：表示每个选择的累积权重。如果指定了`cum_weights`，则会忽略`weights`参数。
- `k`：表示要进行随机选择的次数，默认为1。

该函数会返回一个数组，包含随机选择的结果。

以下是一个示例：

import numpy as np

population = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.3, 0.4, 0.2]

choices = np.random.choices(population, weights=weights, k=3)
print(choices)

输出结果类似于：

['C' 'A' 'C']

这表示使用指定的权重对总体进行了3次随机选择，并返回了结果数组。

np.random.choices()函数2

`np.random.choices()`函数是NumPy库中的一个函数，用于在给定的一组选择中进行随机选择。它可以根据指定的权重对选择进行加权，从而影响选择的概率。

该函数的语法如下：

np.random.choices(population, weights=None, cum_weights=None, k=1)

其中，参数的含义如下：

- `population`：表示进行随机选择的总体。可以是一个一维数组、列表或元组。
- `weights`：表示对每个选择进行加权的权重。如果未指定，则每个选择的权重相等。
- `cum_weights`：表示每个选择的累积权重。如果指定了`cum_weights`，则会忽略`weights`参数。
- `k`：表示要进行随机选择的次数，默认为1。

该函数会返回一个数组，包含随机选择的结果。

以下是一个示例：

import numpy as np

population = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.3, 0.4, 0.2]

choices = np.random.choices(population, weights=weights, k=3)
print(choices)

输出结果类似于：

['C' 'A' 'C']

这表示使用指定的权重对总体进行了3次随机选择，并返回了结果数组。