S pomočjo izbira() lahko dobimo naključne vzorce enodimenzionalne matrike in vrnemo naključne vzorce matrike numpy.
Sintaksa: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
Parametri:
niz nizov1) a – 1-D niz numpy z naključnimi vzorci.
2) velikost – Izhodna oblika naključnih vzorcev matrike numpy.
3) zamenjaj – Ne glede na to, ali je vzorec z zamenjavo ali brez.
4) p – Verjetnost, pripisana vsakemu vzorcu v a.
Izhod: Vrne matriko numpy naključnih vzorcev.
Primer #1:
V tem primeru lahko to vidimo z uporabo izbira() lahko dobimo naključne vzorce matrike numpy, s to metodo lahko ustvari enotne ali neenotne vzorce.
Python3
java datum trenutni
# 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()> |
>
>
Izhod:
mesta v avstraliji
setinterval javascript
Primer #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()> |
>
>
topologije
Izhod:
