python的numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)函数

---

a: 如果是一维数组，就表示从这个一维数组中随机采样；如果是int型，就表示从0到a-1这个序列中随机采样。

size：是采样个数

replace:True表示可以取相同数字（重复采样），False表示不可以取相同数字

数组p：与数组a相对应，表示取数组a中每个元素的概率，默认为选取每个元素的概率相同。

例子

从[0,1,2,3,4,5] 中采样3个元素

import numpy as np
print(np.random.choice(6,size=3,replace=False))# 随机结果
[0 4 3]

应用例子：分割数据集

对于一个10*3 的数据集，按比例6:4 分割数据集

import numpy as npnp.random.seed(0)  # 设置随机种子data = np.random.randint(1,10,[10,3])
print(data)a_indices = np.random.choice(10, size=int(10*0.6), replace=False)  # 获取数据的随机索引b_indices = list(set(range(10)) - set(a_indices))data_a = data[a_indices]
data_b = data[b_indices]
print(a_indices)
print(data_a)
print(b_indices)
print(data_b)

#随机结果
[[6 1 4][4 8 4][6 3 5][8 7 9][9 2 7][8 8 9][2 6 9][5 4 1][4 6 1][3 4 9]]
[4 2 7 9 0 6]
[[9 2 7][6 3 5][5 4 1][3 4 9][6 1 4][2 6 9]]
[8, 1, 3, 5]
[[4 6 1][4 8 4][8 7 9][8 8 9]]