向量模子抽样python代码

以下是一个简单的向量模子抽样的 Python 代码示例：

import numpy as np

def magnitude_sampling(vectors, m):
    """
    从给定向量集合中抽样大小为m的向量模子
    :param vectors: 向量集合，形状为(n,d)
    :param m: 需要抽样的模子大小
    :return: 抽样得到的模子向量集合，形状为(m,d)
    """
    n, d = vectors.shape
    # 计算每个向量的模
    magnitudes = np.linalg.norm(vectors, axis=1)
    # 计算每个向量被选中的概率
    probabilities = magnitudes / np.sum(magnitudes)
    # 使用numpy的随机函数进行抽样
    sampled_indices = np.random.choice(n, size=m, replace=False, p=probabilities)
    # 返回抽样得到的向量模子
    return vectors[sampled_indices]

该函数接受一个形状为 (n,d) 的向量集合和需要抽样的模子大小 m。首先，计算每个向量的模，然后根据每个向量的模大小计算其被选中的概率。最后，使用 numpy 的随机函数从这些向量中抽样 m 个向量，并返回抽样得到的向量模子。