Su pagalba pasirinkimas () metodu, galime gauti atsitiktinius vienmačio masyvo pavyzdžius ir grąžinti atsitiktinius numpy masyvo pavyzdžius.
Sintaksė: numpy.random.choice(a, size=nėra, pakeisti=tiesa, p=nėra)
Parametrai:
1) a – 1-D numpy masyvas su atsitiktiniais pavyzdžiais.
2) dydis - Atsitiktinių nelygaus masyvo pavyzdžių išvesties forma.
3) pakeisti – Nesvarbu, ar mėginys yra su pakeitimu ar be jo.
4) p – Tikimybė pridedama su kiekvienu pavyzdžiu a.
Išvestis: Grąžinkite nedidelį atsitiktinių imčių masyvą.
java generiniai vaistai
1 pavyzdys:
Šiame pavyzdyje tai matome naudodami pasirinkimas () metodu, mes galime gauti atsitiktinius numpy masyvo pavyzdžius, jis gali generuoti vienodus arba nevienodus pavyzdžius naudojant šį metodą.
Python3
atidaryti failą su java
# 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()> |
>
>
Išvestis:
2 pavyzdys:
Python3
centruoti vaizdą css
css neskaidrumo perėjimas
# 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()> |
>
>
Išvestis:
