标签：个数 大小 数据 class net log phone art pytho
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601
import numpy as np # 参数意思分别 是从a 中以概率P，随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布 a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None) print(a1) # 非一致的分布，会以多少的概率提出来 a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0.0]) print(a2) # replacement 代表的意思是抽样之后还放不放回去，如果是False的话，那么出来的三个数都不一样，
# 如果是True的话， 有可能会出现重复的，因为前面的抽的放回去了。
默认replace=True，即默认是可以重复采样的。
>>> np.random.choice(5)
2
>>> np.random.choice(5,2)
array([0, 3])
默认重复采样：
>>> demo_list = [‘lenovo‘, ‘sansumg‘,‘moto‘,‘xiaomi‘, ‘iphone‘]
>>> np.random.choice(demo_list,size=(3,3))
array([[‘iphone‘, ‘iphone‘, ‘lenovo‘],
[‘lenovo‘, ‘iphone‘, ‘iphone‘],
[‘xiaomi‘, ‘iphone‘, ‘lenovo‘]], dtype=‘<U7‘)
如果采样大小size超过了a的大小，那么自动重复采样：
import numpy as np
print(np.random.choice([1,2,3,4],10))
#结果
[3 4 2 1 4 3 1 4 1 3]
如果要求的数目大于数组的长度，原来它是可以自动这样重复采样的啊。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/BlueBlueSea/p/14966341.html
