[Numpy] numpy.random.choice()函数

处理数据时我们经常需要从数组中随机抽取元素，这时候我们可以考虑使用np.random.choice()函数

语法格式

numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

参数说明

a：如果a是一维数组，就表示从这个一维数组中随机采样；如果a是整数，就表示从0到a-1这个序列中随机采样

size： 从a中选取size个数(采样结果的数量，以概率p随机选取大小为size的数据)

replace：布尔值，表示是否重用元素，即抽取出来的数据是否放回原数组中，默认为True(抽取出来的数据有重复)

p：一个一维数组，其与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认p=None表示选取的每个元素的概率相同

1.参数a

如果参数a=5，表示在[0, 5)中随机输出一个随机数

import numpy as npnp.random.choice(5)  # 3

如果参数a = ['Guangzhou', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']，表示在['Guangzhou', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']中随机输出一个随机数

import numpy as npa = ['Guangzhou', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']np.random.choice(a)  # 'Shenzhen'

2.参数size

在[0, 5)内输出3个数字并组成一维数组(ndarray)

import numpy as npnp.random.choice(5, 3)  # array([3, 2, 3])

在['Guangzhou', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']内输出3个值并组成一维数组(ndarry)

import numpy as npa = ['Guangzhou', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shenzhen']# array(['Shanghai', 'Shenzhen', 'Shanghai'], dtype=' 
3.参数replace
 
replace=False表示非放回采样(不会出现重复的元素) 
 
import numpy as np# array([4, 0, 3])np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)
 
replace=True表示放回采样(会出现重复的元素) 
 
import numpy as np# array([1, 0, 0])np.random.choice(a=5, size=3, replace=True, p=None)
 
4.参数p
 
参数p实际是个数组，数组元素的个数应该与指定的参数a相同，用来规定选取a中每个元素的概率，默认概率相同，我们可以使用参数p来按概率生成随机数
 
例子1
 
import numpy as np# array([3, 4, 3], dtype=int64)np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.1, 0.3])
 
上述代码表示分别以p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.1, 0.3]的概率从[0,1,2,3,4]这四个数中选取3个数 
 
例子2 
 
  
每天参加体育锻炼的时间是多少?
  
A.没时间锻炼
  
B.10-20分钟
  
C.20-40分钟
  
D.50分钟以上
 
 
假设有100人填上述选择题，该题共有4个选项(ABCD)，我们如何按概率控制这100个人选择A的概率是0.3，B的概率是0.3，C的概率0.3，D的概率是0.1?
 
import numpylists = []for i in range(1, 101):    r = numpy.random.choice(a=numpy.arange(1,5), p=[0.3, 0.3, 0.3, 0.1])    lists.append(r)A = 0B = 0C = 0D = 0'''数字1代表A数字2代表B数字3代表C数字4代表D'''for i in lists:    if i == 1:        A = A + 1    elif i == 2:        B = B + 1    elif i == 3:        C = C + 1    elif i == 4:        D = D + 1print("A选项个数:", A)print("B选项个数:", B)print("C选项个数:", C)print("D选项个数:", D)
 
结果如下所示
 
  
A选项个数: 27
 B选项个数: 26
 C选项个数: 36
 D选项个数: 11