numpy.random.choice

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• 擴展閱讀
• • 先看numpy中choice()
  • 再看random中choice()和choices()
  • 最後看下random.sample()

菜鳥教程

描述

choice() 方法返回一個列表，元組或字符串的隨機項。

語法

以下是 choice() 方法的語法:

import random
random.choice( seq )

注意：choice()是不能直接訪問的，需要導入 random 模塊，然後通過 random 靜態對象調用該方法。

參數

seq -- 可以是一個列表，元組或字符串。

返回值

返回隨機項。

實例

以下展示了使用 choice() 方法的實例：

#!/usr/bin/python
import random
print "choice([1, 2, 3, 5, 9]) : ", random.choice([1, 2, 3, 5, 9])
print "choice('A String') : ", random.choice('A String')

以上實例運行後輸出結果為：

choice([1, 2, 3, 5, 9]) : 2
choice('A String') : n

官方文檔

介紹

random.choice()函數：從給定的1維數組中隨機采樣的函數。

參數

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

• a : 如果是一維數組，就表示從這個一維數組中隨機采樣；如果是int型，就表示從0到a-1這個序列中隨機采樣。

• size :采樣結果的數量，默認為1.可以是整數，表示要采樣的數量；也可以為tuple，如(m, n, k)，則要采樣的數量為m *n *k， size為(m, n, k)。

• replace : boolean型，采樣的樣本是否要更換？這個地方我不太理解，測了一下發現replace指定為True時，采樣的元素會有重復；當replace指定為False時，采樣不會重復。

• p : 一個一維數組，制定了a中每個元素采樣的概率，若為默認的None，則a中每個元素被采樣的概率相同。

注意：
replace 代表的意思是抽樣之後還放不放回去，如果是False的話，那麼出來的三個數都不一樣，如果是True的話，有可能會出現重復的，因為前面的抽的放回去了。
p 中值的個數必須和a中數據的個數一致。

返回值：samples : single item or ndarray（The generated random samples）

ValueError：
If a is an int and less than zero, if a or p are not 1-dimensional, if a is an array-like of size 0, if p is not a vector of probabilities, if a and p have different lengths, or if replace=False and the sample size is greater than the population size

實例

從大小為3的np.arange(5)生成一個均勻（p=None）的隨機樣本：

>>> np.random.choice(5, 3)
array([0, 3, 4])
>>> #This is equivalent to np.random.randint(0,5,3)

從大小為3的np.arange(5)生成一個非均勻（p有值）的隨機樣本：

>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([3, 3, 0])

從大小為3的np.arange(5)生成一個均勻的隨機樣本，沒有替換（重復）：

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False)
array([3,1,0])
>>> #This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3]

從大小為3的np.arange(5)生成一個非均勻的隨機樣本，沒有替換（重復）：

>>> np.random.choice(5, 3, replace=False, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([2, 3, 0])

上面例子中第一個參數都可以用一個任意的數組來代替，而不僅僅是整數。例如：

>>> 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')

實際使用中，首先創建一個mask變量，然後通過mask來對需要采樣的數據進行采樣：

 mask = np.random.choice(split_size, batch_size)
captions = data['%s_captions' % split][mask]
image_idxs = data['%s_image_idxs' % split][mask]

擴展閱讀

python中choice對比（在numpy和random中均出現過）外加sample()函數對比

先看numpy中choice()

再看random中choice()和choices()

最後看下random.sample()