numpy.random.choice()是用来干什么的
时间: 2024-06-12 14:00:46 浏览: 22
numpy.random.choice()是用来从给定的一维数组中生成随机样本的函数。它可以根据指定的概率生成样本,也可以进行重复抽样。该函数的语法如下:
```python
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
```
其中,a表示一维数组,size表示生成样本的大小,replace表示是否进行重复抽样,p表示每个元素被选中的概率。如果不指定p,则每个元素被选中的概率相等。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
a = [1, 2, 3, 4, 5]
samples = np.random.choice(a, size=3, replace=False, p=[0.1, 0.1, 0.3, 0.3, 0.2])
print(samples)
```
这个例子中,从数组a中生成了3个样本,不进行重复抽样,且每个元素被选中的概率分别为0.1、0.1、0.3、0.3和0.2。输出结果可能为[3, 4, 5],也可能为[2, 4, 3]等。
相关问题
numpy.random.seed和numpy.random.permutation有什么区别
`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 都是 numpy.random 模块中的函数,但它们的作用不同。
`numpy.random.seed` 是一个设置随机数种子的函数,用于生成伪随机数序列。在使用伪随机数生成器时,如果不设置随机数种子,每次生成的随机数序列都是不同的,而且是随机的。但是,如果设置了随机数种子,每次生成的随机数序列都是相同的,因此可以控制伪随机数序列的生成。例如,可以使用 `numpy.random.seed(0)` 来设置随机数种子为 0。
`numpy.random.permutation` 是一个随机排列函数,用于将输入的数组随机排列。例如,`numpy.random.permutation([1, 2, 3])` 可以生成一个随机的排列,例如 `[3, 1, 2]`。
因此,`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 的作用不同。`numpy.random.seed` 用于控制随机数生成器的行为,而 `numpy.random.permutation` 用于随机排列输入的数组。
numpy.random.choice
numpy.random.choice是一个用于从给定的一维数组中随机抽取元素的函数。它可以根据指定的参数生成一个随机样本。参数a可以是一个一维数组,也可以是一个整数,如果是一个数组,那么从数组的元素中随机抽取样本,如果是一个整数,那么相当于从np.arange(a)中随机抽取样本。参数size用于指定输出的形状,如果不指定,默认返回一个单个值。参数replace用于指定是否可以重复抽取相同的元素,如果replace=True,表示可以重复抽取,如果replace=False,表示不可以重复抽取。参数p用于指定每个元素被抽取的概率,默认情况下,每个元素的概率相同。\[1\]
举个例子,如果我们使用np.random.choice(5, 3, replace=False),表示从大小为5的np.arange(5)中生成一个均匀的随机样本,没有替换(重复),结果可能是array(\[3,1,0\])。这个结果等价于np.random.permutation(np.arange(5))\[:3\]。\[2\]
另外,如果我们使用np.random.choice(5, 3, replace=False, p=\[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0\]),表示从大小为5的np.arange(5)中生成一个非均匀的随机样本,没有替换(重复),其中每个元素被抽取的概率分别为\[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0\],结果可能是array(\[2, 3, 0\])。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy中np.random.choice()的用法详解及其参考代码](https://blog.csdn.net/woxiangxinwang/article/details/123175674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [numpy中的random.choice()函数](https://blog.csdn.net/qq_25436597/article/details/79815800)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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