關於random.choice()，生成指定size的隨機數，如果需要每一次產生的隨機數相同，則需要設置隨機數種子，random.seed(int). 網上關於random.choice()方面的介紹很多，但是如果在函數內部添加一個概率P的情況下，又會生成怎樣的一組隨機數呢，網上的介紹少之又少 ...

1.np.random.choice 從給定的一維數組中生成隨機數 參數： a為一維數組類似數據或整數；size為數組維度；p為數組中的數據出現的概率 a為整數時，對應的一維數組為np.arange(a) https://blog.csdn.net ...

一、random模塊簡介 Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序列中的一個元素，打亂一組數據等。 二、random模塊重要函數 1 )、random() 返回0<=n<1之間的隨機實數n；2 )、choice(seq ...

Python標准庫中的random函數，可以生成隨機浮點數、整數、字符串，甚至幫助你隨機選擇列表序 　　random中的一些重要函數的用法： 1 )、random() 返回0<=n<1之間的隨機實數n；2 )、choice(seq) 從序列seq中返回隨機的元素 ...

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 從給定的一維數組或整數中生成隨機樣本 a 一維數組或整數 size 生成樣本的大小 replace bool類型 ...

參數replace用來設置是否可以取相同元素：True表示可以取相同數字；False表示不可以取相同數字。默認是True ...

np.random.choice(a)介於給出的數組a，隨機選擇一個值 np.random.randint()在指定的low和high之間隨機產生一個int整數值 ...

無法避免的使用多次循環完成指定概率分布抽樣。 加速的方法是通過numba 的jit來進行。 但是numba不支持choice的指定概率p的用法。 所以需要尋找choice用法的替代方案。 網上查出：https://www.pythonheidong.com/blog/article ...