- import numpy as np
-
- # 参数意思分别 是从a 中以概率P,随机选择3个,从0开始选,取不到a,最多取到a-1. p没有指定的时候相当于是一致的分布
- a = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
- print(a)
- # 非一致的分布,会以多少的概率提出来,出现0点概率为0.2,出现1点概率为0.1,以此类推,出现4点概率为0.0,没有5,只有0-4.
- b= np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
- print(b)
- # replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去,如果是False的话,那么出来的三个数都不一样,如果是
- #True的话, 有可能会出现重复的,因为前面的抽的放回去了。
文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
Python入门技能树科学计算基础软件包NumPyNumPy概述416686 人正在系统学习中
评论记录:
回复评论: