Prerrequisitos: Numpy
Los valores aleatorios son útiles en campos relacionados con datos como el aprendizaje automático, las estadísticas y la probabilidad. La función numpy.random.choice() se usa para obtener elementos aleatorios de una array NumPy. Es una función integrada en el paquete NumPy de python.
Sintaxis: numpy.random.choice( a , tamaño = Ninguno, reemplazar = Verdadero, p = Ninguno)
Parámetros:
- a : una array/lista unidimensional (se generará una muestra aleatoria a partir de sus elementos) o un número entero (se generarán muestras aleatorias en el rango de este número entero)
- tamaño : int o tupla de enteros (el valor predeterminado es Ninguno, donde se devuelve un solo valor aleatorio). Si la forma dada es (m,n), entonces se extraen mxn muestras aleatorias.
- reemplazar : (opcional); el valor booleano que especifica si la muestra se extrae con o sin reemplazo. Cuando la muestra es más grande que la población de la lista, el reemplazo no puede ser Falso.
- p : (opcional); una array unidimensional que contiene probabilidades asociadas con cada entrada en a. Si no se proporciona, la muestra supone una distribución uniforme en todas las entradas de a.
Acercarse
- Módulo de importación
- Crear una array de muestra
- Elija aleatoriamente valores de la array creada
- Imprime la array así generada.
A continuación se muestra la implementación para arrays 1D y 2D.
Generación de una lista 1-D de muestras aleatorias
Ejemplo 1:
Python3
import numpy as np prog_langs = ['python', 'c++', 'java', 'ruby'] # generating random samples print(np.random.choice(prog_langs, size=8)) # generating random samples without replacement print(np.random.choice(prog_langs, size=3, replace=False)) # generating random samples with probabilities print(np.random.choice(prog_langs, size=10, replace=True, p=[0.3, 0.5, 0.0, 0.2]))
Producción :
Ejemplo 2:
Python3
import numpy as np samples = 5 # generating random samples print(np.random.choice(samples, size=10)) # generating random samples without replacement print(np.random.choice(samples, size=5, replace=False)) # generating random samples with probabilities print(np.random.choice(samples, size=5, replace=True)) # generating with probabilities print(np.random.choice(samples, size=15, replace=True, p=[0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.3]))
Producción:
Generación de una lista 2-D de muestras aleatorias
Ejemplo:
Python3
import numpy as np prog_langs = ['python', 'c++', 'java', 'ruby'] # generating random samples print(np.random.choice(prog_langs, size=(4, 5))) # generating random samples with probabilities print('\n') print(np.random.choice(prog_langs, size=(10, 2), replace=True, p=[0.3, 0.5, 0.0, 0.2]))
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
import numpy as np samples = 5 # generating random samples print(np.random.choice(samples, size=(5, 5))) # generating with probabilities print('\n') print(np.random.choice(samples, size=(8, 3), replace=True, p=[0.2, 0.1, 0.1, 0.3, 0.3]))
Producción:
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por mprerna802 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA