np.random.sample用法

`np.random.sample` 是 NumPy 库中的一个生成随机数的函数，用于生成指定形状的随机浮点数数组。它的用法如下：

np.random.sample(size=None)

其中，`size` 是一个整数或元组，用于指定生成的随机数组的形状。如果不指定，则返回一个随机浮点数。

例如，生成一个形状为 (3, 4) 的随机数组：

import numpy as np

arr = np.random.sample((3, 4))
print(arr)

输出：

[[0.45282486 0.57440433 0.37158526 0.00205376]
 [0.50230489 0.45434191 0.36452289 0.9817221 ]
 [0.64320646 0.67572742 0.19294672 0.1892035 ]]

注意，`np.random.sample` 函数生成的随机浮点数都在 [0, 1) 范围内，并且是均匀分布的。如果需要生成其他分布的随机数，可以使用其他 NumPy 函数，如 `np.random.normal`、`np.random.uniform` 等。

相关问题

Phi=np.random.randn(256*sampleRate,256) File "mtrand.pyx", line 1286, in numpy.random.mtrand.RandomState.randn File "mtrand.pyx", line 1447, in numpy.random.mtrand.RandomState.standard_normal File "_common.pyx", line 636, in numpy.random._common.cont TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

这个错误是由于`np.random.randn()`方法中的参数被解释为浮点数而不是整数引起的。这个方法的参数应该是整数，用于指定所生成随机数的形状。请确保`256*sampleRate`是一个整数值。

你可以尝试使用`int()`函数来将`256*sampleRate`转换为整数值，例如：

Phi = np.random.randn(int(256*sampleRate), 256)

这样应该就能解决这个问题了。

np.random.bootstrap函数

对不起，您的引用中提到的是`np.put`函数和`np.random.choice`函数，而不是`np.random.bootstrap`函数。`np.random.bootstrap`是numpy库中用于Bootstrap抽样的随机函数，它并不与您给出的代码片段直接相关。

Bootstrap抽样是一种统计学方法，用于估计总体参数，特别是当样本大小有限时。`np.random.bootstrap`的具体用法如下[^1]:

from numpy.random import bootstrap

# 假设我们有一个数组X
X = ... # 输入的样本数据

# 定义要抽取的样本数量（默认重复采样）
n_samples = ...

# 使用bootstrap函数进行抽样并计算某个统计量（如平均值）
bootstrap_sample = bootstrap(X, n_samples=n_samples)
statistic = np.mean(bootstrap_sample)

print(statistic)

在这个例子中，`bootstrap`函数会从原始数据`X`中按指定的次数（`n_samples`）进行有放回的抽样，得到一个新的样本集，然后可以对这个新样本集应用特定的统计分析，比如计算平均值。