numpy.random.choice() in Python
Con l'aiuto di scelta() metodo, possiamo ottenere i campioni casuali dell'array unidimensionale e restituire i campioni casuali dell'array numpy.
Sintassi: numpy.random.choice(a, dimensione=Nessuno, sostituisci=Vero, p=Nessuno)
parametri:
1) un – Matrice 1-D di numpy con campioni casuali.
2) dimensione – Forma di output di campioni casuali di array Numpy.
3) sostituire – Se il campione è con o senza sostituzione.
4) p- La probabilità si associa a ogni campione in a.
Produzione : Restituisce l'array numpy di campioni casuali.
Esempio 1 :
In questo esempio possiamo vederlo utilizzando scelta() metodo, siamo in grado di ottenere campioni casuali di array Numpy, può generare campioni uniformi o non uniformi utilizzando questo metodo.
Python3
# 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()> |
Produzione :
Esempio n.2:
Python3
# 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()> |
Produzione :
