Arrays 选择numpy数组元素

我的任务是在给定的numpy数组中选择p%的元素。比如说,

# Initialize 5 x 3 array-
x = np.random.randint(low = -10, high = 10, size = (5, 3))

x
'''
array([[-4, -8,  3],
       [-9, -1,  5],
       [ 9,  1,  1],
       [-1, -1, -5],
       [-1, -4, -1]])
'''

现在，我想选择p=x中30%的数字，所以x中30%的数字向上取整为5

有没有办法在x中选择这30%的数字？其中p可以改变，numpy数组x的维数可以是3-D或者更多

我使用的是Python 3.7和numpy 1.18.1

谢谢

您可以使用np.random.choice从1d numpy阵列中进行采样，无需更换：

p = 0.3
np.random.choice(x.flatten(), int(x.size * p) , replace=False)

对于大型阵列，不替换采样的性能可能非常差，但也有一些。

您可以随机选择0,1并使用NP。非零和布尔索引：

np.random.seed(1)
x[np.nonzero(np.random.choice([1, 0], size=x.shape, p=[0.3,0.7]))]

输出：

array([ 3, -1,  5,  9, -1, -1])

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我找到了一种选择p%numpy元素的方法：

p = 20

# To select p% of elements-
x_abs[x_abs < np.percentile(x_abs, p)]

# To select p% of elements and set them to a value (in this case, zero)-
x_abs[x_abs < np.percentile(x_abs, p)] = 0

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您希望输出阵列的形状是什么？