np.random.choice()参数介绍
时间: 2023-06-24 09:06:58 浏览: 47
`np.random.choice()` 是 numpy 包中的函数,用于从给定的一维数组中随机抽取元素。下面是它的参数介绍:
- `a`:一维数组或整数,表示待抽取的数据。如果是一个整数,则视为 np.arange(a) 的结果。
- `size`:表示要抽取的元素个数或抽取结果的形状,可以是整数或元组类型。
- `replace`:表示是否可以重复抽取同一个元素,True 表示可以,False 表示不可以。
- `p`:表示抽取每个元素的概率,如果不指定,则默认每个元素被抽取的概率相等。
- `axis`:表示从哪个轴抽取元素,默认为 None,表示从展开的数组中抽取。
下面是一个例子,展示如何使用 `np.random.choice()` 函数:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.random.choice(a)) # 随机抽取一个元素
print(np.random.choice(a, size=3, replace=False)) # 随机抽取三个不重复元素
```
相关问题
np.random.choice参数列表
np.random.choice函数是NumPy库中的一个随机抽样函数,用于从给定的一维数组中进行随机抽样。它的参数列表如下:
1. a:表示抽样的源数据,可以是一维数组或整数。如果是一维数组,则表示从该数组中进行抽样;如果是整数,则表示从0到该整数(不包括该整数)的范围内进行抽样。
2. size:表示抽样的结果的形状。可以是一个整数,表示返回一个具有该大小的一维数组;也可以是一个元组,表示返回一个具有该形状的多维数组。
3. replace:表示是否允许重复抽样。如果为True,则允许重复抽样;如果为False,则不允许重复抽样。默认为True。
4. p:表示抽样的概率分布。可以是一维数组,表示每个元素被抽到的概率;也可以是None,表示每个元素被抽到的概率相等。默认为None。
5. axis:表示在哪个轴上进行抽样。如果为None,则从整个数组中进行抽样;如果为整数,则表示在指定的轴上进行抽样。默认为None。
6. shuffle:表示是否对源数据进行洗牌。如果为True,则在进行抽样之前对源数据进行洗牌;如果为False,则不进行洗牌。默认为True。
7. random_state:表示随机数生成器的种子。可以是一个整数,用于指定随机数生成器的种子;也可以是一个RandomState实例,用于指定自定义的随机数生成器。默认为None。
np.random.choice中replace参数介绍
np.random.choice中的replace参数用于控制抽样时是否允许重复选择元素。当replace参数设置为True时,可以重复选择元素,即一个元素可以被选择多次;当replace参数设置为False时,不允许重复选择元素,即一个元素只能被选择一次。
示例代码如下:
```python
import numpy as np
# 从列表中随机选择3个元素,允许重复选择
a = [1, 2, 3, 4, 5]
choices_with_replace = np.random.choice(a, size=3, replace=True)
print(choices_with_replace) # 输出类似 [2 4 5]
# 从列表中随机选择3个元素,不允许重复选择
choices_without_replace = np.random.choice(a, size=3, replace=False)
print(choices_without_replace) # 输出类似 [3 1 5]
```
当replace参数设置为True时,如果抽样次数大于元素数量,则可以出现重复的元素。当replace参数设置为False时,如果抽样次数大于元素数量,则会抛出一个ValueError。