numpy.random.choice的使用

参考：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.choice.html

numpy.random.choice：有选择的随机

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

从给定的1维数组中产生一个随机样本

Parameters:	a : 1维。如果是个数组，则新的样本元素来自这个数组。如果是整数，随机样本来自np.rrange(a) size : 输出格式，有可能是单个数，也可能是元组tuple。如果是(m, n, k)，则m*n*k个样本生成。 replace : 输出的数能否重复，Fale表示不能重复 p : 输入a中每个数的输出概率。
Returns:	samples : 输出
Raises:	ValueError        a非负数；或者a/p不是一维；或者a和p格式不一样；或者repalce=False，但是需要得到的输出样本大小大于原数组大小

1、从range(5)中得到3个数

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

2、从range(5)中，按照概率p，得到3个数

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

3、从range(5)中，得到3个数，这3个数不能有重复

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

4、从range(5)中，按照概率p得到3个数，这3个数不能有重复

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

5、从size=4的数组中，按照概率p得到size=5的输出。这里数有重复。

>>> 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')