NumPy的：獲取隨機組行從二維數組

我有一個非常大的二維數組，這看起來是這樣的：NumPy的：獲取隨機組行從二維數組

a= 
[[a1, b1, c1], 
[a2, b2, c2], 
..., 
[an, bn, cn]]

使用numpy的，有一個簡單的方法來獲得與例如一個新的二維數組來自初始數組a的2個隨機行（沒有替換）？

例如

b= 
[[a4, b4, c4], 
[a99, b99, c99]]

來源

2013-01-10 gha

其愚蠢有一個問題一替換和一個沒有，你應該只允許這兩個答案，實際上是鼓勵兩個答案。 – Pinocchio

>>> A = np.random.randint(5, size=(10,3)) 
>>> A 
array([[1, 3, 0], 
     [3, 2, 0], 
     [0, 2, 1], 
     [1, 1, 4], 
     [3, 2, 2], 
     [0, 1, 0], 
     [1, 3, 1], 
     [0, 4, 1], 
     [2, 4, 2], 
     [3, 3, 1]]) 
>>> idx = np.random.randint(10, size=2) 
>>> idx 
array([7, 6]) 
>>> A[idx,:] 
array([[0, 4, 1], 
     [1, 3, 1]])

將其組合在一起對於一般情況下：

A[np.random.randint(A.shape[0], size=2), :]

對於非置換（numpy的1.7.0+）：

A[np.random.choice(A.shape[0], 2, replace=False), :]

我不相信有在1.7之前生成隨機列表而無需替換的好方法。也許你可以設置一個小的定義來確保兩個值不一樣。

來源

2013-01-10 16:35:09 Daniel

有可能不是一個好方法，但是一種和'np.random.choice'一樣好的方法，那就是'np.random.permutation（A.shape [0]）[：2]'，實際上它不是很好，但這就是'np.random.choice'這個時候......或者你不在意改變你的數組，'np.random.shuffle' – seberg

在numpy 1.7之前，使用[隨機]（http://docs.python.org/2.7/library/random.html）.sample（xrange（10），2） – denis

你爲什麼要命名變量A和B？它使閱讀變得更加困難。 – Pinocchio

這是舊的文章，但是這是最適合我：

A[np.random.choice(A.shape[0], num_rows_2_sample, replace=False)]

變化替換=假爲真，以得到同樣的事情，但更換。

來源

2015-01-07 08:37:04

@SalvadorDali我編輯了Hezi的帖子，不選擇替換。一旦編輯被同行評審，你會看到'選擇'增加了'replace = False'參數。 – 0x24a537r9

@ 0x24a537r9你不應該這樣做。這是他的答案，你改變它。如果你想 - 添加你的答案，不要改變其他人的答案，這會顯着改變答案 –

@ 0x24a537r9你可以發佈答案而不需要更換嗎？ – ocean800

另一種選擇是創建一個隨機掩碼，如果您只是想按某個因子對數據進行縮減採樣。說我想下采樣到我的原始數據集，這是目前陣列data_arr舉行的25％：

# generate random boolean mask the length of data 
# use p 0.75 for False and 0.25 for True 
mask = numpy.random.choice([False, True], len(data_arr), p=[0.75, 0.25])

現在，您可以撥打data_arr[mask]，並返回〜25％的行，隨機抽取的。

來源

2015-08-03 18:58:14 isosceleswheel

如果您需要在同一行，但就在這時，一個隨機抽樣，

import random 
new_array = random.sample(old_array,x)

這裏的x，必須是一個「詮釋」定義要隨機挑選的行數。

來源

2017-05-16 22:55:10

NumPy的：獲取隨機組行從二維數組

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