如何从numpy列表中随机选择n个元素?
问题描述:
我有载体列表:如何从numpy列表中随机选择n个元素?
>>> import numpy as np
>>> num_dim, num_data = 10, 5
>>> data = np.random.rand(num_data, num_dim)
>>> data
array([[ 0.0498063 , 0.18659463, 0.30563225, 0.99681495, 0.35692358,
0.47759707, 0.85755606, 0.39373145, 0.54677259, 0.5168117 ],
[ 0.18034536, 0.25935541, 0.79718771, 0.28604057, 0.17165293,
0.90277904, 0.94016733, 0.15689765, 0.79758063, 0.41250143],
[ 0.80716045, 0.84998745, 0.17893211, 0.36206016, 0.69604008,
0.27249491, 0.92570247, 0.446499 , 0.34424945, 0.08576628],
[ 0.35311449, 0.67901964, 0.71023927, 0.03120829, 0.72864953,
0.60717032, 0.8020118 , 0.36047207, 0.46362718, 0.12441942],
[ 0.1955419 , 0.02702753, 0.76828842, 0.5438226 , 0.69407709,
0.20865243, 0.12783666, 0.81486189, 0.95583274, 0.30157658]])
从data
,我需要随机挑选3个向量,我可以做到这一点:
>>> import random
>>> random.sample(data, 3)
[array([ 0.80716045, 0.84998745, 0.17893211, 0.36206016, 0.69604008,
0.27249491, 0.92570247, 0.446499 , 0.34424945, 0.08576628]), array([ 0.18034536, 0.25935541, 0.79718771, 0.28604057, 0.17165293,
0.90277904, 0.94016733, 0.15689765, 0.79758063, 0.41250143]), array([ 0.35311449, 0.67901964, 0.71023927, 0.03120829, 0.72864953,
0.60717032, 0.8020118 , 0.36047207, 0.46362718, 0.12441942])]
我已经检查了文档在http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html和我无法确定numpy
中是否有random.sample()
这样的功能。
是不是numpy.random.sample()
与random.sample()
不一样?
请问numpy
的random.sample()
是否等值?
答
作为@ayhan证实,这是可以做到这样:
>>> data[np.random.choice(len(data), size=3, replace=False)]
array([[ 0.80716045, 0.84998745, 0.17893211, 0.36206016, 0.69604008,
0.27249491, 0.92570247, 0.446499 , 0.34424945, 0.08576628],
[ 0.35311449, 0.67901964, 0.71023927, 0.03120829, 0.72864953,
0.60717032, 0.8020118 , 0.36047207, 0.46362718, 0.12441942],
[ 0.1955419 , 0.02702753, 0.76828842, 0.5438226 , 0.69407709,
0.20865243, 0.12783666, 0.81486189, 0.95583274, 0.30157658]])
从docs:
numpy.random.choice(一个,大小=无,替换=真,p = None)
从给定的一维阵列生成随机样本
np.random.choice(data, size=3, replace=False)
从data
的索引列表中选择3个元素而无需替换。
然后data[...]
切片索引并检索np.random.choice
选择的索引。
我认为您正在寻找'np.random.choice'。虽然你需要传递'replace = False',它的行为与'random.sample'类似。 – ayhan
你想做什么*做*?什么'numpy.random.sample'做(或不做),你想(或不想)它做? – BrenBarn
@brenbarn我需要随机选择n号。来自矢量列表的元素。 – alvas