np.random.choice()随机采样

小咪咪 2022-12-12 15:13 179阅读 0赞

### 1.官方例子 ###

Examples
    --------
    从 np.arange(5) 中随机采样3次:
    
    >>> np.random.choice(5, 3)
    array([0, 3, 4]) # random
    >>> #这等价于 np.random.randint(0,5,3)
    
    
    从np.arange(5)中，非均匀采样3次，参数p中的每个元素表示np.arange(5) 中的每个元素即(0,4)被采样的概率：
    
    >>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
    array([3, 3, 0]) # random
    
    从np.arange(5)中，采取不放回的随机采样3次
    
    >>> np.random.choice(5, 3, replace=False)
    array([3,1,0]) # random
    >>> #这等价于 np.random.permutation(np.arange(5))[:3]
    
    从np.arange(5)中，不放回的非均匀采样3次
    
    >>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
    array([2, 3, 0]) # random
    
    
    可以使用任意数组形式，而不像上述整数数组形式那样，如下例：
    
    >>> 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'], # random
          dtype='<U11')

### 2.该函数介绍 ###

> numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)  
> 从给定的1-D array中产生一组随机样本

**参数**  
**a** ：1-D array-like or int  
表示采样的数组

**size** ： int or tuple of ints, optional  
表示采样的次数，默认None返回为1次采样，该参数也可以是tuple，如 (m, n, k), 此时采样返回 m \* n \* k的三维数组样本

**replace** ：boolean, optional  
是否采取放回采样，False表示不放回采样

**p** ：1-D array-like, optional

与a中数组的每个数据关联的概率。如果未给出，则将假定a中所有数据的均匀分布，从而进行均匀随机采样。

Returns  
返回随机采样的结果

**注意：**  
使用此函数无法从二维数组中采样随机行，但是对于Generator.choice，可以通过其axis关键字随机进行采样。

**小贴士：**  
以后遇到不了解的函数，最好还是可以撸一遍文档，比较实用，而且效果好，唯一的障碍可能就是英语，慢慢来，专业名词就那么多。  
官方链接：  
https://numpy.org/devdocs/reference/random/generated/numpy.random.choice.html