我有一个向量列表:
>>> import numpy as np
>>> num_dim, num_data = 10, 5
>>> data = np.random.rand(num_data, num_dim)
>>> data
array([[ 0.0498063 , 0.18659463, 0.30563225, 0.99681495, 0.35692358,
0.47759707, 0.85755606, 0.39373145, 0.54677259, 0.5168117 ],
[ 0.18034536, 0.25935541, 0.79718771, 0.28604057, 0.17165293,
0.90277904, 0.94016733, 0.15689765, 0.79758063, 0.41250143],
[ 0.80716045, 0.84998745, 0.17893211, 0.36206016, 0.69604008,
0.27249491, 0.92570247, 0.446499 , 0.34424945, 0.08576628],
[ 0.35311449, 0.67901964, 0.71023927, 0.03120829, 0.72864953,
0.60717032, 0.8020118 , 0.36047207, 0.46362718, 0.12441942],
[ 0.1955419 , 0.02702753, 0.76828842, 0.5438226 , 0.69407709,
0.20865243, 0.12783666, 0.81486189, 0.95583274, 0.30157658]])
从 data
中,我需要随机选择 3 个向量,可以使用以下方法:
>>> import random
>>> random.sample(data, 3)
[array([ 0.80716045, 0.84998745, 0.17893211, 0.36206016, 0.69604008,
0.27249491, 0.92570247, 0.446499 , 0.34424945, 0.08576628]), array([ 0.18034536, 0.25935541, 0.79718771, 0.28604057, 0.17165293,
0.90277904, 0.94016733, 0.15689765, 0.79758063, 0.41250143]), array([ 0.35311449, 0.67901964, 0.71023927, 0.03120829, 0.72864953,
0.60717032, 0.8020118 , 0.36047207, 0.46362718, 0.12441942])]
我已经查看了http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html上的文档,但我无法确定在numpy中是否有random.sample()
这样的功能。
numpy.random.sample()
和 random.sample()
是否相同?
在numpy中是否有与random.sample()
等效的功能?
np.random.choice
。尽管如此,你需要传递replace=False
才能使其表现得像random.sample
。 - ayhannumpy.random.sample
做了什么(或者没做)是你想要(或者不想要)它做的吗? - BrenBarndata[np.random.choice(range(len(data)), size=3, replace=False)]
? - alvasrange
。你可以传递一个整数,然后它会从np.arange(n)
中进行选择。 - ayhan