Python의 numpy.random.choice()
의 도움으로 선택() 방법을 사용하면 1차원 배열의 무작위 샘플을 얻고 numpy 배열의 무작위 샘플을 반환할 수 있습니다.
구문: numpy.random.choice(a, 크기=없음, 교체=True, p=없음)
매개변수:
1) 가 – 무작위 샘플을 갖는 numpy의 1차원 배열입니다.
2) 크기 - numpy 배열의 무작위 샘플 출력 모양입니다.
3) 교체 - 샘플에 교체가 있는지 여부.
4) 피 – 확률은 a의 모든 샘플에 첨부됩니다.
출력 : 무작위 샘플의 numpy 배열을 반환합니다.
예시 #1 :
이 예에서는 다음을 사용하여 이를 확인할 수 있습니다. 선택() 방법을 사용하면 numpy 배열의 무작위 샘플을 얻을 수 있으며 이 방법을 사용하여 균일하거나 균일하지 않은 샘플을 생성할 수 있습니다.
파이썬3
# 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()> |
출력 :
예시 #2 :
파이썬3
# 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()> |
출력 :
