の助けを借りて 選択（） メソッドを使用すると、1 次元配列のランダム サンプルを取得し、numpy 配列のランダム サンプルを返すことができます。
好きと好きの違い
構文: numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)
パラメーター：
1) a – ランダムなサンプルを持つ numpy の 1 次元配列。
2) サイズ – numpy 配列のランダム サンプルの出力形状。
3) 交換 – サンプルが交換の有無に関係なく。
4) p – 確率は a のすべてのサンプルに付加されます。
出力: ランダムなサンプルの numpy 配列を返します。
例1:
この例では、次を使用してそれを確認できます。 選択（） このメソッドを使用すると、numpy 配列のランダムなサンプルを取得できます。このメソッドを使用すると、均一または不均一なサンプルを生成できます。
Python3
# 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()> |
>
アルファベットと数字
>
出力:
例 #2 :
Python3
# 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()> |
>
>
出力:
