如何在 Python 中随机选择 NumPy 数组的元素？
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先决条件: Numpy
随机值在机器学习、统计和概率等数据相关领域非常有用。numpy . choice()函数用于从 NumPy 数组中获取随机元素。它是 python 的 NumPy 包中的一个内置函数。****
**语法: numpy.random.choice( a，size = None，replace = True，p = None)****
**参数:
- a :一维数组/列表(从其元素生成随机样本)或整数(在该整数范围内生成随机样本)
- 大小 : int 或 int 元组(默认为无，返回单个随机值)。如果给定的形状是(m，n)，则绘制 m×n 个随机样本。
- 替换:(可选)；一个布尔值，它指定绘制样本时是否进行替换。当样本大于列表的总体时，替换不能为假。
- p :(可选)；包含与中每个条目相关的概率的一维数组。如果没有给出，则样本假设在中的所有条目上均匀分布****
*方法*
- *导入模块*
- *创建示例数组*
- *从创建的数组中随机选择值*
- *打印如此生成的数组。*
*下面给出了 1D 和 2D 阵列的实现。*
**生成一维随机样本列表****
**例 1:****
*Python 3*
**import numpy as np
prog_langs = ['python', 'c++', 'java', 'ruby']
# generating random samples
print(np.random.choice(prog_langs, size=8))
# generating random samples without replacement
print(np.random.choice(prog_langs, size=3, replace=False))
# generating random samples with probabilities
print(np.random.choice(prog_langs, size=10,
replace=True, p=[0.3, 0.5, 0.0, 0.2]))**
**输出:****
*
*
**例 2:****
*Python 3*
**import numpy as np
samples = 5
# generating random samples
print(np.random.choice(samples, size=10))
# generating random samples without replacement
print(np.random.choice(samples, size=5, replace=False))
# generating random samples with probabilities
print(np.random.choice(samples, size=5, replace=True))
# generating with probabilities
print(np.random.choice(samples, size=15,
replace=True, p=[0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.3]))**
**输出:****
*
*
**生成随机样本的二维列表****
**示例:****
*Python 3*
**import numpy as np
prog_langs = ['python', 'c++', 'java', 'ruby']
# generating random samples
print(np.random.choice(prog_langs, size=(4, 5)))
# generating random samples with probabilities
print('\n')
print(np.random.choice(prog_langs, size=(10, 2),
replace=True, p=[0.3, 0.5, 0.0, 0.2]))**
**输出:****
*
*
**例 2:****
*Python 3*
**import numpy as np
samples = 5
# generating random samples
print(np.random.choice(samples, size=(5, 5)))
# generating with probabilities
print('\n')
print(np.random.choice(samples, size=(8, 3),
replace=True,
p=[0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.3]))**
**输出:****
*
*
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