随机选择抽样 numpy - Python

在Python中，使用numpy库可以方便地进行随机选择抽样操作。numpy的random模块提供了一系列生成随机数的函数，其中就包括常用的随机选择抽样。

随机选择抽样的功能

随机选择抽样是指从一个样本中随机地选择一些样本作为抽样样本的过程，这在统计学分析中非常常见。numpy库提供了如下的随机选择抽样函数：

• numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)：从序列a中随机选择size个样本，并返回所选样本的列表。
• numpy.random.permutation(a)或numpy.random.shuffle(a)：将序列a随机打乱顺序，并返回乱序后的序列。

其中，numpy.random.choice()函数的参数说明如下：

• a：一个一维的数组或列表，用于抽样。如果a是整数，range(a)被用来生成随机的一维数组。
• size：一个整数或元组类型，用于指定抽样样本的数量。如果为None，则返回单个样本。
• replace：一个布尔型变量，用于指定是否抽样有放回。若为True，则表示可重复抽样；否则，为不可重复抽样。
• p：一个浮点型数组，用于指定a中每个元素被选中的概率。如果为None，则默认所有的元素被选择的概率相同。

随机选择抽样的代码实现

• numpy.random.choice()函数的用法：

import numpy as np

# 从a中随机选择3个样本（有放回），并返回所选样本的列表
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
b = np.random.choice(a, size=3, replace=True)
print(b)
# 输出：[9 9 3]

# 从a中随机选择3个样本（不放回），并返回所选样本的列表
c = np.random.choice(a, size=3, replace=False)
print(c)
# 输出：[1 8 7]

# 从a中随机选择1个样本，并返回所选样本的值
d = np.random.choice(a)
print(d)
# 输出：5

• numpy.random.shuffle()函数的用法：

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 将a序列乱序
np.random.shuffle(a)
print(a)
# 输出：[2, 5, 7, 6, 8, 1, 4, 9, 10, 3]

总结

利用numpy库的随机选择抽样函数，可以快速高效地进行抽样操作。掌握这些函数的用法，对数据分析及机器学习等领域具有重要的意义。