如何使用 NumPy 从不同概率的列表中选择元素？
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我们将看到如何使用numpy . random . choice()方法从列表中选择具有不同概率的元素。
语法: numpy.random.choice(a，size=None，replace=True，p=None)
输出:返回随机样本的 numpy 数组。
注意:参数 p 是与(一维)数组中的每个条目相关联的概率。如果没有给出，样本假设在 a 中的所有条目上均匀分布。
现在，让我们看看例子:
例 1:
Python 3
# import numpy library
import numpy as np
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
# uniformly select any element
# from the list
number = np.random.choice(num_list)
print(number)
输出:
50
例 2:
Python 3
# import numpy library
import numpy as np
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
# choose index number-3rd element
# with 100% probability and other
# elements probability set to 0
# using p parameter of the
# choice() method so only
# 3rd index element selected
# every time in the list size of 3.
number_list = np.random.choice(num_list, 3,
p = [0, 0, 0, 1, 0])
print(number_list)
输出:
[40 40 40]
在上面的例子中，我们每次只想从给定的列表中选择第三个索引元素。
例 3:
Python 3
# import numpy library
import numpy as np
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
# choose index number 2nd & 3rd element
# with 50%-50% probability and other
# elements probability set to 0
# using p parameter of the
# choice() method so 2nd &
# 3rd index elements selected
# every time in the list size of 3.
number_list = np.random.choice(num_list, 3,
p = [0, 0, 0.5, 0.5, 0])
print(number_list)
输出:
[30 40 30]
在上面的例子中，我们希望每次都从给定的列表中选择第二和第三个索引元素。
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