의 도움으로 선택() 방법을 사용하면 1차원 배열의 무작위 샘플을 얻고 numpy 배열의 무작위 샘플을 반환할 수 있습니다.
구문: numpy.random.choice(a, 크기=없음, 교체=True, p=없음)
컴퓨터가 발명된 해매개변수:
1) 가 – 무작위 샘플을 갖는 numpy의 1차원 배열입니다.
2) 크기 - numpy 배열의 무작위 샘플 출력 모양입니다.
3) 교체 - 샘플에 교체가 있는지 여부.
4) 피 – 확률은 a의 모든 샘플에 첨부됩니다.
출력 : 무작위 샘플의 numpy 배열을 반환합니다.
예시 #1 :
이 예에서는 다음을 사용하여 이를 확인할 수 있습니다. 선택() 방법을 사용하면 numpy 배열의 무작위 샘플을 얻을 수 있으며 이 방법을 사용하여 균일하거나 균일하지 않은 샘플을 생성할 수 있습니다.
파이썬3
Java에서 arraylist 정렬
# 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()> |
>
알고리즘 깊이 우선 탐색
>
출력 :
예시 #2 :
파이썬3
문자열을 int로 변환 java
# 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()> |
>
>
출력 :
