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numpy:np.random.choice的用法

  • 25-03-03 22:02
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blog.csdn.net
  1. import numpy as np
  2. # 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
  3. a = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
  4. print(a)
  5. # 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.
  6. b= np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0])
  7. print(b)
  8. # 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
  9. #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
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注:本文转载自blog.csdn.net的Ai_践行者的文章"https://blog.csdn.net/qq_41424519/article/details/81944824"。版权归原作者所有,此博客不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。如有侵权,请联系我们删除。
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