【Numpy API】np.random.choice函数解析

最新推荐文章于 2025-05-28 23:37:43 发布

转载最新推荐文章于 2025-05-28 23:37:43 发布 · 579 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39704651/article/details/97420048

文章标签：

#python #人工智能

语法专栏收录该内容

50 篇文章

订阅专栏

np.random.choice函数用于生成一维数组，参数a定义了选择的来源，可以是int、数组或list；size指定生成数组的维度；replace控制是否允许重复抽取；p则可以设定抽取的概率，需保证概率和为1。示例展示了各种用法，包括默认情况、自定义列表、无重复抽取以及按概率抽取。

np.random.choice(a, size, replace, p) 其作用是按要求生成一个一维数组
a是生成一维数组的来源，可以是int类型，可以是数组，也可以是list
size 为从a中抽取的个数，即生成数组的维度
replace 表示从a中是否不重复抽取，默认可重复
p 给出抽取概率，默认随机
例子如下

>>> import numpy as np
>>> a1 = np.random.choice(7,5) # 从0~7中随机选择5个数组成一维数组
>>> a1
array([3, 1, 0, 1, 4])
>>> a2 = np.random.choice([0,1,2,3,4,5,6],5) # 从给定list中随机选择5个数组成一维数组
>>> a2
array([1, 6, 6, 6, 4])
>>> a3 = np.random.choice(np.array([0,1,2,3,4,5,6]),5) # 将list换成array数组依然可以运行，效果一致
>>> a3
array([3, 0, 5, 5, 3])
>>> a4 = np.random.choice([0,1,2,3,4,5,6],5,replace=False) # 上述均有重复，将replace设置为False，即可按要求没有重复的选取
>>> a4
array([0, 4, 3, 6, 5])
>>> a5 = np.random.choice(np.array([0,1,2,3,4,5,6]),5,p=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.4]) 
# 给出选取概率p，注意p的维度和a的维度一致，并且p中概率和为1
>>> a5
array([6, 3, 2, 6, 6])