numpy之np.random.choice的用法

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本文深入探讨了NumPy库中random.choice函数的使用方法，包括如何设置参数以实现从数组中进行一致或非一致分布的随机抽样，以及如何控制抽样过程中的替换选项。

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import numpy as np

# 参数意思分别 是从a 中以概率P，随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布
a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
print(a1)
# 非一致的分布，会以多少的概率提出来
a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
print(a2)
# replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去，如果是False的话，那么出来的三个数都不一样，如果是True的话， 有可能会出现重复的，因为前面的抽的放回去了。

# n = 10
# p = 3
# Z = np.zeros((n,n))
# np.put(Z, np.random.choice(range(n*n), p, replace=False),1)#np.random.choice(range(n*n), p, replace=False)是创造0～99的数，其中随机选取三个，在这里是等概率的随机抽取上那个数。
# print(Z)