Elección aleatoria numpy

La función de elección () de Numpy.aleatorio le permite obtener muestras aleatorias de una matriz 1-D proporcionada.

Explore cómo funciona esta función y cómo usarla.

Sintaxis de la función de elección aleatoria numpy

La función tiene una sintaxis relativamente sencilla, como se expresa en el fragmento de código a continuación:

aleatorio.elección (a, tamaño = ninguno, reemplazar = verdadero, p = ninguno)

Parámetros de función

Se explican los parámetros anteriores:

1. A - se refiere a la matriz de entrada (1D).
2. Tamaño: define la forma de salida. Si no se especifica ningún valor, la función devolverá el valor predeterminado, i.mi., un solo valor.
3. Reemplazar: determina si la muestra está con o sin reemplazo. Si es cierto, se puede seleccionar un valor más de una vez.
4. P - Especifica la probabilidad asociada con una entrada en la matriz de entrada; De lo contrario, asumir una distribución uniforme.

Valor de retorno de la función

La función luego devuelve muestras aleatorias generadas a partir de la matriz de entrada.

Ejemplos

Ilustremos cómo usar esta función a través de ejemplos.

Ejemplo 1

Considere el fragmento de código de ejemplo que se muestra a continuación:

# Importar Numpy
importar numpy como np
Imprimir (NP.aleatorio.elección (10, 5))

El código anterior debe generar una muestra uniforme de tamaño cinco de NP.Arange (10).

La salida resultante es como se muestra:

[1 8 9 5 2]

Ejemplo 2

Para desactivar el reemplazo, puede especificar el parámetro de reemplazo a False como se muestra:

importar numpy como np
Imprimir (NP.aleatorio.opción (10, 5, reemplazar = falso))

El valor resultante es como se muestra:

[0 8 3 2 1]

Ejemplo 3

Para generar muestras no uniformes, podemos hacer:

Imprimir (NP.aleatorio.opción (5, 5, p = [0.2, 0.1, 0.3, 0.4, 0]))

Esto debería volver:

[3 0 3 3 0]

Clausura

En este artículo, discutimos cómo el aleatorio.La función de elección () funciona y cómo usarla para obtener muestras aleatorias de una matriz de entrada.

Consulte los documentos para obtener más información y gracias por leer!!