本文為CSDN博主「ImwaterP」的原創文章，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
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處理數據時經常需要從數組中隨機抽取元素，這時候就需要用到np.random.choice()。然而choice用法的官方解釋并不詳細，尤其是對replace參數的解釋，例子也不是很全面。因此經過反復實驗，我較為詳細的總結出了他的用法，并給出了較為詳細的使用代碼例子。

官方解釋：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html

下面是其作者自己的總結：

#numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) #從a(只要是ndarray都可以，但必須是一維的)中隨機抽取數字，并組成指定大小(size)的數組 #replace:True表示可以取相同數字，False表示不可以取相同數字 #數組p：與數組a相對應，表示取數組a中每個元素的概率，默認為選取每個元素的概率相同。

除了numpy中的數組，python內建的**list（列表）、tuple（元組）**也可以使用。

詳解及代碼舉例

• 產生隨機數

>>>np.random.choice(5)#從[0, 5)中隨機輸出一個隨機數 #相當于np.random.randint(0, 5)2>>>np.random.choice(5, 3)#在[0, 5)內輸出五個數字并組成一維數組（ndarray） #相當于np.random.randint(0, 5, 3)array([1, 4, 1])

• 從數組、列表或元組中隨機抽取
  注意：不管是什么，它必須是一維的！

L = [1, 2, 3, 4, 5]#list列表 T = (2, 4, 6, 2)#tuple元組 A = np.array([4, 2, 1])#numpy,array數組,必須是一維的 A0 = np.arange(10).reshape(2, 5)#二維數組會報錯>>>np.random.choice(L, 5)array([3, 5, 2, 1, 5])>>>np.random.choice(T, 5)array([2, 2, 2, 4, 2])>>>np.random.choice(A, 5)array([1, 4, 2, 2, 1])>>>np.random.choice(A0, 5)#如果是二維數組，會報錯ValueError: 'a' must be 1-dimensional

• 參數replace
  用來設置是否可以取相同元素：
  True表示可以取相同數字；
  False表示不可以取相同數字。
  默認是True。

np.random.choice(5, 6, replace=True)#可以看到有相同元素array([3, 4, 1, 1, 0, 3]) np.random.choice(5, 6, replace=False)#會報錯，因為五個數字中取六個，不可能不取到重復的數字ValueError: Cannot take a larger sample than population when 'replace=False'

• 參數p
  p實際是個數組，大小（size）應該與指定的a相同，用來規定選取a中每個元素的概率，默認為概率相同。

>>> aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher'] >>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'], dtype='|S11') #可以看到，‘pooh’被選取的概率明顯比其他幾個高很多 與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【python-numpy】工具包中np.random.choice()的用法详解及其参考的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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