numpy随机选择 - Python

在编写 Python 代码时，我们经常会需要从大量数据中随机选择一些数据进行处理。为了方便，我们可以使用 NumPy 库中的随机选择函数。本文将介绍如何使用 NumPy 库的随机选择函数。

安装 NumPy

在使用 NumPy 库之前，需要先安装它。可以使用 pip 命令来安装：

pip install numpy

导入 NumPy

安装完成后，在 Python 代码中导入 NumPy：

import numpy as np

随机选择

NumPy 提供了两个随机选择函数：numpy.random.choice() 和 numpy.random.randint()。

numpy.random.choice()

numpy.random.choice() 方法可以从给定的一维数组中随机选择一个值。

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

参数解释：

• a: 一维的数组或者是整数。如果是整数 n，则相当于 np.arange(n)。默认为 None。
• size: 数组维度，默认为 None。
• replace: 是否可以重复采样。默认为 True。
• p: 一维的数组，表示每个元素被选择到的概率。默认为 None。

numpy.random.randint()

numpy.random.randint() 方法可以生成随机整数。

np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

参数解释：

• low: 最小值。
• high: 最大值（不包含），如果不传递此参数，生成的随机数范围为 [0, low)。
• size: 数组维度，默认为 None。
• dtype: 返回值的数据类型，默认为 'l'。

示例

接下来我们使用代码示例介绍 NumPy 库的随机选择函数。

numpy.random.choice()

import numpy as np

# 从指定数组中随机选择一个数
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(arr))

# 从指定数组中随机选择三个数，可以重复选择
print(np.random.choice(arr, size=3, replace=True))

# 从指定数组中随机选择三个数，不重复选择
print(np.random.choice(arr, size=3, replace=False))

# 从指定数组中随机选择，每个元素的概率不同
print(np.random.choice(arr, p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.15, 0.25]))

输出：

2
[2 2 2]
[3 5 1]
3

numpy.random.randint()

import numpy as np

# 生成 [0, 10) 的一个随机整数
print(np.random.randint(10))

# 生成 [0, 10) 的一个 2×2 数组
print(np.random.randint(10, size=(2, 2)))

# 生成 [1, 10) 的一个随机整数
print(np.random.randint(1, 10))

# 生成 [1, 10) 的一个 2×2 数组
print(np.random.randint(1, 10, size=(2, 2)))

输出：

3
[[5 5]
 [8 0]]
4
[[7 6]
 [3 6]]

以上就是 NumPy 库的随机选择函数的介绍。通过这些函数，我们可以轻松地从大量的数据中随机选择数据进行处理。