np.random.choice()函数是Numpy中的一个随机抽样函数，用于从一个给定的一维数组中抽取指定数量的元素。它可以用来从一组数据中抽取样本，从而实现数据的统计分析。
np.random.choice()函数的语法为：
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
其中，a为一维数组，size为抽样的样本数量，replace表示是否有放回抽样，p为每个元素被选中的概率。
以下是一个示例，用来从一个数组中抽取10个元素：
import numpy as np arr = np.arange(1, 11) sample = np.random.choice(arr, size=10, replace=False) print(sample)
输出结果为：
[ 3 9 1 5 7 6 8 4 10 2]
可以看到，从数组中抽取的10个元素不会重复。
如果想让每个元素被选中的概率不同，可以设置参数p，比如：
import numpy as np arr = np.arange(1, 11) p = [0.1, 0.2, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05] sample = np.random.choice(arr, size=10, replace=False, p=p) print(sample)
输出结果为：
[ 4 1 3 7 2 5 9 6 10 8]
可以看到，抽取的样本中，元素3和7的比例更高，元素9、6、10和8的比例更低，这是因为设置了不同的概率。
np.random.choice()函数是Numpy中一个非常有用的函数，可以用来实现数据的抽样和统计分析。它的使用很简单，只需要指定一维数组、抽样数量和抽样概率即可。
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