【随手记】np.random.choice()函数

np.random.choice() 是 NumPy 中的一个随机抽样函数，用于从给定的一维数组中随机抽取指定数量或指定概率的元素。该函数可以用于构建模拟实验、生成随机数据集、数据抽样等应用场景。

np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 的参数如下：

• a：一维数组或整数，表示需要进行抽取的数据源，当为整数时，相当于 np.arange(n)。
• size：整数或元组，表示输出数组的大小。
• replace：布尔值，表示是否允许重复抽样，默认为 True（允许重复抽样）。
• p：一维数组，表示每个元素被抽到的概率。如果未指定，则默认为均匀分布。

例如：

import numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.random.choice(a))   # 随机抽取一个元素
# 输出：1 或 2 或 3 或 4 或 5，具体结果根据随机结果而定print(np.random.choice(a, size=3))   # 随机抽取三个元素
# 输出：[2, 5, 1] 或 [3, 4, 1] 或 ...，具体结果根据随机结果而定print(np.random.choice(a, size=3, replace=False))   # 无放回地随机抽取三个元素
# 输出：[5, 3, 1] 或 [4, 2, 1] 或 ...，具体结果根据随机结果而定print(np.random.choice(a, size=3, p=[0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3]))   # 按照概率分布随机抽取三个元素
# 输出：[4, 5, 4] 或 [3, 3, 5] 或 ...，具体结果根据随机结果而定

如果 a 是一个常数，np.random.choice() 函数则等价于从 [0, a) 的整数集合中随机抽取元素。这是因为在 Python 中，range(a) 和 np.arange(a) 都可以表示 [0, a) 的整数集合，因此当 a 为整数时，np.random.choice(a) 等价于 np.random.choice(np.arange(a))。

例如：

import numpy as npprint(np.random.choice(5))   # 等价于 np.random.choice(np.arange(5))
# 输出：0 或 1 或 2 或 3 或 4，具体结果根据随机结果而定

需要注意的是，np.random.choice() 函数返回的是一个新的数组，不会改变原数组。如果需要对原数组进行修改，可以使用 np.random.shuffle() 函数来打乱原数组的元素顺序，然后再按照需要取出一部分元素。