Python中的 numpy.random.choice()

借助choice()方法，我们可以得到一维数组的随机样本，并返回numpy数组的随机样本。

Syntax : numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

Parameters:

1) a – 1-D array of numpy having random samples.

2) size – Output shape of random samples of numpy array.

3) replace – Whether the sample is with or without replacement.

4) p – The probability attach with every samples in a. 

Output : Return the numpy array of random samples.

示例 #1：

在这个例子中我们可以看到，通过使用choice()方法，我们可以得到numpy数组的随机样本，使用这个方法可以生成均匀或非均匀的样本。

Python3

# import choice
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using choice() method
gfg = np.random.choice(13, 5000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 25, density = True)
plt.show()

输出 ：

示例 #2：

Python3

# import choice
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using choice() method
gfg = np.random.choice(5, 1000, p =[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0])
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 14, density = True)
plt.show()

输出 ：