Python 生成numpy数组固定大小的随机子样本
我已经找过了,但是找不到。假设我有一个大小为N的numpy数组。现在我想生成大小为M的子样本。基本上我想从这个数组中随机选择M个元素。N>=M.我该怎么做 使用Python 生成numpy数组固定大小的随机子样本,python,arrays,numpy,matrix,random,Python,Arrays,Numpy,Matrix,Random,我已经找过了,但是找不到。假设我有一个大小为N的numpy数组。现在我想生成大小为M的子样本。基本上我想从这个数组中随机选择M个元素。N>=M.我该怎么做 使用replace=False时,不会出现重复,在这种情况下,M必须是: 使用replace=False不会得到重复,在这种情况下,M必须是,这几乎是,但我希望当数组是二维时,这是可能的。(我的意思是把每一行看作一个元素),但是它只需要一维数组。把我的例子的结果看作是你要采样的行/列的索引。这个例子的输出错误。从一个10个值的数组中选择5个样
replace=False
时,不会出现重复,在这种情况下,M必须是:
使用
replace=False
不会得到重复,在这种情况下,M必须是,这几乎是,但我希望当数组是二维时,这是可能的。(我的意思是把每一行看作一个元素),但是它只需要一维数组。把我的例子的结果看作是你要采样的行/列的索引。这个例子的输出错误。从一个10个值的数组中选择5个样本,但在最后应用时,得到的值超过5个。@ReedRichards:我从10(行)乘12(列)矩阵中采样5个元素(行),我得到了一个5乘12的矩阵:我的例子是正确的。你忘了分配a。这几乎是这样,但我希望当数组是二维的时候,这是可能的。(我的意思是把每一行看作一个元素),但是它只需要一维数组。把我的例子的结果看作是你要采样的行/列的索引。这个例子的输出错误。您从一个10个值的数组中选择了5个样本,但当您在最后应用它时,得到的值超过了5个。@ReedRichards:我从10(行)乘12(列)矩阵中采样了5个元素(行),得到了一个5乘12的矩阵:我的示例是正确的。您忘了分配a。
>>> N = 100; M = 10
>>> a = np.arange(0, N)
>>> np.random.choice(a, M, replace=False)
array([22, 81, 63, 7, 10, 52, 30, 33, 18, 41])
>>> a = np.arange(0,120).reshape(10,12)
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11],
[ 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
[ 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
[ 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47],
[ 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
[ 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
[ 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83],
[ 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95],
[ 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107],
[108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119]])
>>> idx = np.arange(0, 10)
>>> rand_idx = np.random.choice(idx, 5, replace=False)
>>> a[rand_idx]
array([[24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
[36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47],
[84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95],
[12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23],
[48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59]])