Python中的 numpy.random.choice()

numpy.random.choice() 是 numpy 库中用于从给定的一维数组或整数中随机生成随机样本值的函数。它的使用非常方便，并且可以很快地生成各种类型和形式的随机样本。

基本用法

numpy.random.choice() 函数的基本用法如下：

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

其中，

• a：必需，表示生成随机样本值的数组或整数。如果是数组，则从数组中随机选择；如果是整数，则从 0 到 a-1 中随机选择。
• size：可选，表示生成随机样本值的数量。默认为 None，表示返回一个单一元素的随机值。
• replace：可选，用于指定样本值是否可以重复。如果为 True，则样本可以重复；如果为 False，则样本不可重复。默认为 True。
• p：可选，表示每个元素被选中的概率。如果为 None，则所有元素均被视为等概率。如果不为 None，则必须是与 a 长度相同的一维数组。

示例

下面是 numpy.random.choice() 的一些示例：

import numpy as np

# 从整数 5 中随机选择一个值
a = 5
print(np.random.choice(a))

# 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中随机选择一个值
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(a))

# 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中随机选择两个值，可以重复
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(a, size=2, replace=True))

# 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中随机选择两个值，不可重复
a = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(a, size=2, replace=False))

# 从数组 [1, 2, 3, 4, 5] 中按指定概率随机选择两个值
a = [1, 2, 3, 4, 5]
p = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
print(np.random.choice(a, size=2, replace=False, p=p))

以上示例中，我们分别通过整数、数组的不同方式以及指定样本数量、是否可重复、样本选择概率等参数组合来进行了不同形式的随机生成样本值。这些随机生成的样本值可以用于各种机器学习、数据分析、图像处理等领域的数据处理操作。