numpy学习笔记之随机采样函数

numpy的随机采样函数

np.random.choice(a, size=None,replace=None, p=None)

功能：Generates a random sample from a given 1-D array

常见的随机采样用法如下：

import random
# 从0到99的列表中随机生成10个样本
out1 = random.sample(range(100),10) # 方法1# If a is an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n)
out2 = np.random.choice(100,10) # 方法2
# 结果可能会出现相同的数，通过set()进行去重,
out = set(out2)# 从input数组或者列表中随机生成一个样本
input = [1,3,6,8]
output = np.random.choice(input)# 从input数组或列表中以一定的概率生成样本
# 选择元素8的概率最大为0.4
input = [1,3,6,8]
output = np.random.choice(input,p=[0.1,0.2,0.3,0.4])aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])#array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'], dtype='|S11')

np.random.choice的API 如下：

choice(a, size=None, replace=True, p=None)Parameters-----------a : 1-D array-like or intIf an ndarray, a random sample is generated from its elements.If an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n)size : int or tuple of ints, optionalOutput shape.  If the given shape is, e.g., ``(m, n, k)``, then``m * n * k`` samples are drawn.  Default is None, in which case asingle value is returned.replace : boolean, optionalWhether the sample is with or without replacementp : 1-D array-like, optionalThe probabilities associated with each entry in a.If not given the sample assumes a uniform distribution over allentries in a.Returnssamples : 1-D ndarray, shape (size,)The generated random samples

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