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为什么 numpy.random.choice 与 random.choice 不同?当我这样做时:
>>> random.choice([(1,2),(4,3)])
(1, 2)
>>> np.random.choice([(1,2), (3,4)])
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "mtrand.pyx", line 1393, in mtrand.RandomState.choice
(numpy/random/mtrand/mtrand.c:15450)
ValueError: a must be 1-dimensional
最佳答案
嗯 np.random.choice
如文档中所述,需要一个一维数组,当表示为数组时,您的输入将是 2D
.所以,它不会像那样简单地工作。
为了让它工作,我们可以输入输入的长度并让它选择一个索引,当索引到输入中时,它会与 random.choice
中的索引等效。 , 如下所示 -
out = a[np.random.choice(len(a))] # a is input
In [74]: a = [(1,2),(4,3),(6,9)]
In [75]: a[np.random.choice(len(a))]
Out[75]: (6, 9)
In [76]: a[np.random.choice(len(a))]
Out[76]: (1, 2)
np.random.choice
, 如下所示 -
In [131]: a0 = np.empty(len(a),dtype=object)
In [132]: a0[:] = a
In [133]: a0.shape
Out[133]: (3,) # 1D array
In [134]: np.random.choice(a0)
Out[134]: (6, 9)
In [135]: np.random.choice(a0)
Out[135]: (4, 3)
关于numpy - numpy.random.choice 和 random.choice 的输入参数有区别吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43664994/
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