Python numpy.random.choice()

在choice()方法的帮助下，我们可以获得一维数组的随机样本并返回numpy数组的随机样本。

语法 : numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

参数:

1) a –具有随机样本的numpy的一维数组。

2) size –输出numpy数组的随机样本的形状。

3) replace —样本是有替换还是无替换。

4) p –每一个样本的概率都附在a中。

输出 :返回随机样本的numpy数组。

例子 #1 :

在这个例子中，我们可以看到，通过使用choice()方法，我们能够得到numpy数组的随机样本，通过使用这个方法，它可以生成均匀或非均匀的样本。

# import choice
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using choice() method
gfg = np.random.choice(13, 5000)
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 25, density = True)
plt.show()

输出 :

例子 #2 :

# import choice
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  
# Using choice() method
gfg = np.random.choice(5, 1000, p =[0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0])
  
count, bins, ignored = plt.hist(gfg, 14, density = True)
plt.show()

输出 :