从值不为0的数组中随机采样的numpy

numpy是一个开源的Python科学计算库，提供了高效的多维数组对象和各种用于数组操作的函数。它是云计算领域中常用的工具之一，可以用于数据分析、科学计算、机器学习等领域。

对于从值不为0的数组中随机采样，可以使用numpy的random模块中的函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中使用import numpy as np导入numpy库。
2. 创建数组：使用numpy的array函数创建一个数组，数组中的元素可以是任意值。
3. 过滤非零元素：使用numpy的nonzero函数找到数组中非零元素的索引。
4. 随机采样：使用numpy的random模块中的choice函数从非零元素的索引中随机选择一个或多个元素。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建数组
arr = np.array([1, 2, 0, 3, 0, 4, 5])

# 过滤非零元素
nonzero_indices = np.nonzero(arr)

# 随机采样
sample = np.random.choice(nonzero_indices[0])

print("随机采样的元素：", arr[sample])

在这个示例中，我们创建了一个包含整数元素的数组arr。然后使用np.nonzero函数找到数组中非零元素的索引，保存在nonzero_indices中。最后使用np.random.choice函数从nonzero_indices中随机选择一个索引，并通过索引取出对应的元素进行采样。

对于numpy的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的numpy产品介绍链接：腾讯云numpy产品介绍