【Python-numpy】numpy.random.choice()解析与使用

1 作用

根据给定的一维数组生成随机样本

2 参数解析 numpy.random.choice（a，size = None，replace = True，p = None ）

• a 是一维数组状或整数，如果是数组，则会从其元素生成随机样本。如果为int，则生成随机样本，就是a=np.arange（a）

• size 是int或int元组，可选。输出的形状。默认值为无，在这种情况下，将返回单个值。

• replace 布尔值，可选,sample是否更换

• p 一维数组状，可选，与a中每个条目关联的概率。如果未给出，则样本将假定a中所有条目的均匀分布。

3 举例使用

1、从大小为3的np.arange（5）生成均匀的随机样本：

np.random.choice(5, 3)#等同于np.random.randint(0,5,3)

输出 array([0, 3, 4])

2、从大小为3的np.arange（5）生成非均匀随机样本：

np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])

输出 array([3, 3, 0])

3、从大小为3的np.arange（5）生成一个均匀的随机样本，而无需替换：

np.random.choice(5, 3, replace=False)#等同于np.random.permutation(np.arange(5))[:3]

输出 array([3,1,0])

4、从大小为3的np.arange（5）生成非均匀随机样本，而无需替换：

np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])

array([2, 3, 0])

5、可以使用类似任意数组的形式重复上述操作，而不仅仅是整数。例如：

aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])

输出 array([‘pooh’, ‘pooh’, ‘pooh’, ‘Christopher’, ‘piglet’], dtype=’