numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组或整数中生成随机样本 a 一维数组或整数 size 生成样本的大小 replace bool类型 ...
无法避免的使用多次循环完成指定概率分布抽样。 加速的方法是通过numba 的jit来进行。 但是numba不支持choice的指定概率p的用法。 所以需要寻找choice用法的替代方案。 网上查出:https: www.pythonheidong.com blog article def weighted random w, n : cumsum np.cumsum w rdm unif np.r ...
2020-06-04 09:16 0 582 推荐指数:
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 从给定的一维数组或整数中生成随机样本 a 一维数组或整数 size 生成样本的大小 replace bool类型 ...
关于random.choice(),生成指定size的随机数,如果需要每一次产生的随机数相同,则需要设置随机数种子,random.seed(int). 网上关于random.choice()方面的介绍很多,但是如果在函数内部添加一个概率P的情况下,又会生成怎样的一组随机数呢,网上的介绍少之又少 ...
用 random.choice() : 为了提取出N个不同元素的样本用来做进一步的操 ...
函数解析 举例 ...
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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(a)介于给出的数组a,随机选择一个值 np.random.randint()在指定的low和high之间随机产生一个int整数值 ...
np.random.choice方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ def choice(a, size=None, replace=True, p=None) 表示从a中随机选取size个数 replacement 代表的意思是抽样之后还放不放 ...