【python】np.random.choice()
np.random.choice()：
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
- 从a(只要是ndarray都可以，但必须是一维的)中随机抽取数字，并组成指定大小(size)的数组
- replace:True表示可以取相同数字，False表示不可以取相同数字
- 数组p：与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认为选取每个元素的概率相同。
产生随机数：
>>>np.random.choice(5)#从[0, 5)中随机输出一个随机数
#相当于np.random.randint(0, 5)
2
>>>np.random.choice(5, 3)#在[0, 5)内输出五个数字并组成一维数组（ndarray）
#相当于np.random.randint(0, 5, 3)
array([1, 4, 1])
- 从数组、列表或元组中随机抽取
注意：不管是什么，它必须是一维的！
L = [1, 2, 3, 4, 5]#list列表
T = (2, 4, 6, 2)#tuple元组
A = np.array([4, 2, 1])#numpy,array数组,必须是一维的
A0 = np.arange(10).reshape(2, 5)#二维数组会报错
>>>np.random.choice(L, 5)
array([3, 5, 2, 1, 5])
>>>np.random.choice(T, 5)
array([2, 2, 2, 4, 2])
>>>np.random.choice(A, 5)
array([1, 4, 2, 2, 1])
>>>np.random.choice(A0, 5)#如果是二维数组，会报错
ValueError: 'a' must be 1-dimensional
- 参数replace
用来设置是否可以取相同元素：
True表示可以取相同数字；
False表示不可以取相同数字。
默认是True
np.random.choice(5, 6, replace=True)#可以看到有相同元素
array([3, 4, 1, 1, 0, 3])
np.random.choice(5, 6, replace=False)#会报错，因为五个数字中取六个，不可能不取到重复的数字
ValueError: Cannot take a larger sample than population when 'replace=False'
- 参数p
p实际是个数组，大小（size）应该与指定的a相同，用来规定选取a中每个元素的概率，默认为概率相同
>>> aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
>>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])
array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'], dtype='|S11')
#可以看到，‘pooh’被选取的概率明显比其他几个高很多