--- title: Numpy date: 2020-12-28 17:21:25 updated: 2021-03-28 18:47:56 tags: categories: keywords: description: top_img: comments: cover: toc: toc_number: toc_style_simple: copyright: copyright_author: copyright_author_href: copyright_url: copyright_info: katex: true highlight_shrink: aside: --- ### 1,np.random.choice的用法 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。 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「qfpkzheng」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:[https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601](https://blog.csdn.net/qfpkzheng/article/details/79061601)