在多维numpy数组中选择随机条目的有效方法
是使用numpy库中的random模块来生成随机索引，然后使用这些索引来选择数组中的随机条目。
具体步骤如下：
- 导入numpy库：
import numpy as np - 创建多维numpy数组：
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) - 获取数组的形状：
shape = array.shape - 生成随机索引：
random_index = np.random.randint(shape[0], size=(3,)) - 这里假设数组有3行，生成一个包含3个随机索引的一维数组。
- 使用随机索引选择随机条目：
random_items = array[random_index] - 这将返回一个新的多维数组，其中包含通过随机索引选择的随机条目。
这种方法适用于任意维度的numpy数组，可以灵活选择随机条目。如果需要选择特定维度上的随机条目，只需相应调整随机索引的生成方式即可。
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请注意，以上仅为示例，腾讯云还有更多适用于云计算的产品和服务，具体选择可以根据需求进行评估和选择。
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Numpy ndarray必须具有相同类型的所有元素，而同一级别上的所有子数组必须具有相同的长度。这些属性也是C多维数组的属性。numpy ndarray之所以拥有这些属性，纯粹是因为它是在C数组之上实现的吗？创建快速多维数组实现真的需要这些属性吗？
浏览 6提问于2022-05-21得票数 3
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根据，使用replace = False和Numpy的random.choice方法可以使样本不被替换。然而，这似乎不适用于我：
In [33]: import numpy as np
In [34]: arr = range(5)
In [35]: number = np.random.choice(arr, replace = False)
In [36]: arr
Out[36]: [0, 1, 2, 3, 4]
经过采样后，数组arr仍然是range(5)，并且没有像我预期的那样缺少一个(随机)数字。在没有替换的情况下，我如何从range(5)中抽取一个数字？
浏览 5提问于2016-09-01得票数 2
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下面是我在Python2.7中尝试使用Numpy所做的工作。假设我有一个由以下内容定义的数组a：
a = np.array([[1,3,3],[4,5,6],[7,8,1]])
我可以执行a.argmax(0)或a.argmax(1)来获得行/列明智的argmax：
a.argmax(0)
Out[329]: array([2, 2, 1], dtype=int64)
a.argmax(1)
Out[330]: array([1, 2, 1], dtype=int64)
但是，当在a的第一行中有一个领带时，我希望在领带之间随机地决定argmax (默认情况下，Numpy在argmax或argm
浏览 0提问于2018-08-19得票数 2
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我在计算机科学课上学过有关多维数组&数组记录的理论，但我不确定如何在Python中实现它。我在考虑使用记录数组，因为它允许我在一条记录中拥有不同的数据类型，但同时我也在考虑在Python中学习多维数组也会很好。
我用谷歌搜索了一下&我找到了numpy，但我不确定我会使用numpy中的哪个函数。我见过一个带有元组的，但我并不热衷于使用它，因为元组是不能修改的。
我使用的是Python 3.2，但我也不介意使用Python 2.7。
浏览 1提问于2012-05-09得票数 0
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在使用了一段时间后，我真的很喜欢Numpy多维数组。用简洁但可读且相当通用的代码来编写算法是很有帮助的。我希望在Java中也有同样的东西。在我用类似Numpy的API编写多维数组之前，已经有这样的东西了吗？
PS我找了一下，没看到
浏览 0提问于2011-12-04得票数 24
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我需要创建一个使用高斯分布的随机分布数的多维矩阵，并试图使程序尽可能地优化。目前我正在使用Boost矩阵，但是如果不手动循环，我似乎找不到任何可以完成这个任务的东西。理想情况下，我希望类似于Python的numpy.random.randn()函数，但这必须在C++中完成。还有比手动循环更快的方法来完成这个任务吗？
浏览 2提问于2017-05-11得票数 0
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我有一个形状为(40,926)的多维numpy数组。我还有一个数字数组形状(126)，它具有表示有效列的随机索引。
现在，我想要做的是根据这个索引掩码过滤我的多维数组:所有不同于这个索引的列都必须被删除，结果形状(40,126)
所以，就像这样：
data = np.array([[]])
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print sel.shape #(126) array 404,410,500...1300
print X.shape #(40,926)
for x in wave: #(926) array 400,401,402
浏览 14提问于2019-11-04得票数 0
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3回答
numpy可以计算多维数组中最大的N个元素吗？可以这样说：
import numpy as np
a=[1,2,3]
b=a.max(num_of_max_elements=2) #I know it won't work, and I want it to be 2 and 3
浏览 1提问于2012-04-14得票数 2
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矢量化的限度是什么？
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我正在处理多维矩阵(大约100维，参见下面的原因)。我的矩阵是NumPy数组，我主要是把它们相乘。
NumPy是否关心(关于速度或准确性)，我要求它以什么形式来乘以这些矩阵？也就是说，在进行乘法之前，将它们重新组合成一个线性阵列是否有意义？我用随机矩阵做了一些测试，这似乎无关紧要，但我想对此有一些理论上的见解。
在Python缓慢处理矩阵之前，我猜对于矩阵的大小和大小都有一个限制。有办法找到这个极限吗？
我有几个物种(生物学)，并希望这些物种中的每一个都适合。然后，我想看看这些不同的技巧如何影响竞争的结果。我要检查所有物种的所有可能的健身组合。我的矩阵有很多维数，但所有维数都很小。
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我试图将RGB值序列存储在多维数组中：
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{
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我想使用numpy.ix_为二维值空间生成多维索引。但是，我需要使用一个子索引来查找一维索引。例如,
assert subindex.shape == (ny, nx)
data = np.random.random(size=(ny,nx))
# Generator returning the index tuples
def get_idx(ny,nx,subindex):
for y in range(ny):
for x in range(nx):
yi = y # This
浏览 7提问于2014-09-17得票数 1
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从numPy数组列表中删除重复项
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我有一个普通的Python，它包含(多维) numPy数组，所有这些数组都是相同的形状，具有相同数量的值。列表中的一些数组是早期数组的副本。
我有一个问题，我想删除所有的重复，但事实上，数据类型是numPy数组使这有点复杂……
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·我无法在插入过程中检查重复项，因为数组是由函数批量生成的，并使用.extend()添加到列表中。
·如果不使用numPy自己的函数之一，numPy数组就无法直接比较，所以我不能只使用“如果x在列表中”.
·列表的内容在进程结束时需要保持为numPy数组；我可以比较转换为嵌套列表的数组的副本，但我不能永久地将数组
浏览 1提问于2015-01-03得票数 7
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我在numpy中有两个多维数组(矩阵)，一个是训练集(100,100维)，另一个是类标签(100X1维)，我想使用np.random.choice随机抽取样本，但不知道如何提取相同的行号。从两个矩阵中。
比如，
k=np.random.choice(10,replace=False)
temp_data=data.ix[k]
temp_datat=datat.ix[k]
这是否适用于从我的数组数据和数据中抽取10个相同的随机行？
浏览 0提问于2018-10-09得票数 3
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大型网格的Numpy索引
、、、
我想有一种方法来索引一个d维numpy网格：
，而不实际将完全密集网格存储在内存中，后者支持完全密集网格支持的所有索引类型。
例如：
x = np.random.randn(Nx)
y = np.random.randn(Ny)
z = np.random.randn(Nz)
x_g, y_g, z_g = np.meshgrid(x, y, z, indexing='ij')
X = np.concatenate([x_g[..., None], y_g[..., None], z_g[..., None]], axis=-1)
一旦我有了X，我就可以使用numpy的所有索
浏览 7提问于2021-12-14得票数 2
有一种很好的方法可以找到不包括中描述的零的数组的非零min/max。
import numpy as np
minval = np.min(a[np.nonzero(a)])
maxval = np.max(a[np.nonzero(a)])
但是，只要a是一个二维或更多维数组，并且需要一个min/max的轴，它就不能工作。有什么简单的解决办法吗？
浏览 0提问于2018-03-20得票数 2
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我有许多数据文件，每个文件都包含大量的数据点。
在用numpy加载文件之后，我得到一个numpy数组：
f=np.loadtxt("...-1.txt")
我如何随机选择长度的x，但顺序的数字不应改变？
例如：
f = [1,5,3,7,4,8]
如果我想选择3个数据点的随机长度，输出应该是：
1,5,3，或
3,7,4，或
5,3,7等
浏览 0提问于2018-07-06得票数 3
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我知道如何使用随机库shuffle(myList)中的shuffle函数对Python语言中的简单列表进行随机排列
但是，如何处理多维列表呢？
myList[][]
shuffle(myList)不起作用。
浏览 71提问于2014-12-07得票数 3
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我有一个2D音频数据集。这些音频片段的长度不同，因此我使用的是尴尬的数组。通过布尔掩码，我只想返回包含语音的部分。
表掩码尝试
import numpy as np
import awkward as aw
awk = aw.fromiter([{"ch0": np.array([0, 1, 2]), "ch1": np.array([3, 4, 5])},
{"ch0": np.array([6, .7]), "ch1": np.array([8, 9])}])
# [{'ch0&
浏览 2提问于2019-12-03得票数 1
我需要在Java中创建一个多维数组，但需要使用任意长的列。
例如，假设随机长度为3、2、4和1，因此我们将得到如下所示：
[[1, 2, 3], [1, 2], [3, 4, 5, 6], [3]]
我尝试过这样做，但是它不会为每一列创建一个随机长度：
int articles[][] = new int[50][(int) Math.floor(Math.random() * 30 + 1)];
有人知道如何做到这一点吗？
注意:数组总是有50行，我只需要每个列都是随机的。
浏览 3提问于2019-11-02得票数 0
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我已经创建了一个多维数组，现在我想从numpy.ndArray()中删除随机值，这样，结构将是相同的，也就是说，我不想打乱数组。 `array1 = [[1,2,3][4,5,6][7,8,9]]` 编辑:很抱歉提供的信息较少，我想从多个数组中随机删除元素，但在所有数组中的位置相同。 arr1 = [[1, 2, 3][4, 5, 6][7, 8, 9]]
arr2 = [[11, 12, 13][14, 15, 16][17, 18, 19]] 删除后： arr1 = [[1, 2, 3][7, 8, 9]]
arr2 = [[11, 12, 13][17, 18, 19]] for i
浏览 22提问于2020-06-17得票数 0
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多维ndarray集合运算
、、、、
我需要运行两个可能很大的多维numpy.ndarrays的集合差。
我的测试证明，在不抛出以下TypeError的情况下，尝试扩展numpy.setdiff1d以处理多维数组是不成功的
TypeError: Cannot change data-type for object array.
这些数组中的数据是一个长字符串。
我有以下两个数组：
A = [[0L 'a']
[2L 'c']
[1L 'b']
[3L 'b']
[0L 'd']]
B = [[1L 'b
浏览 1提问于2014-04-08得票数 2
有没有一种简洁的方法可以在Scala中获得多维数组的形状？我在想一些类似于在Python中使用Numpy的东西：
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a
>> array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
a.shape
>> (2, 3)
浏览 2提问于2018-05-28得票数 2
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我有一个由元组组成的多维numpy数组，如下所示：
[[(0.56, 1),(0.25, 4), ...],[(0.11, 9), ...], ...]
每个元组的第二个元素是索引引用。我想提取每行第一个值最高的元组。有没有办法用numpy max实现这一点？
我尝试过的一件事是尝试使用轴参数，如下所示：
np.max(my_array, axis=0)
但这会在索引引用未保留的情况下对对进行打乱。例如，上面示例中的第一行将显示类似[(0.56,4), ...]的内容，而我希望它显示[(0.56,1), ...]
浏览 17提问于2021-03-13得票数 0
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是从一维数组中抽取随机元素的方便工具。
In [94]: numpy.random.choice(numpy.arange(5), 10)
Out[94]: array([3, 1, 4, 3, 4, 3, 2, 4, 1, 1])
但是文档指定a参数必须是一维的。但是，如果我想从一个2D数组(例如，一个热编码器的随机样本)中随机选择行，那么numpy.random.choice就不能再使用了。
所以如果我的意见是：
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 1.]])
如何从这个数组中随机获得n行
浏览 5提问于2017-07-14得票数 1
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有没有办法从numpy.random.rand()的结果中获得数组的特定范围
以下是示例代码:要创建一个4行19列的随机矩阵-
import numpy as np
random_matrix_1 = np.random.rand(4,19)
上面的代码将生成随机数。我们可以生成19.00到27.00这样的特定范围内的所有数字吗？
浏览 26提问于2021-05-29得票数 0
1回答
我想存储多维数组，它存储类似python的内容。目前，它看起来像是：
a = [[{'col':i,'row':j} for i in range(9)] for j in range(9)]
我知道，numpy是完美的，如果你想做数学，比如处理矩阵。我想快点做的事：
多维索引访问
使用多维索引更改值
我不知道如何处理普通的Python列表。因为就像
idx = [2,3]
print(a[idx])
根本不存在，对吧？它应该打印出{'row':2,'col':3}
谢谢您的想法，如果numpy是更好的选择:如何
浏览 4提问于2017-02-05得票数 0
5回答
我正在使用Python进行图像处理。
我正在尝试从图像中随机提取一些像素。
用Numpy制作随机蒙版是不可能的吗？
我现在想的是让10000行数组中的1000个元素为真，其他的都是假的，有可能实现吗？
另外，如果不可能，有没有其他方法来制作一个随机的掩码？谢谢。
浏览 3提问于2017-12-22得票数 6
2回答
在TensorFlow中，我有一个形状为(?, 14, 14, 512)的张量，h。
我通过做tf.reshape(h, [-1, 196, 512])来重塑
这导致了形状为(?, 196, 512)的张量。太完美了。我需要对numpy数组执行相同的操作。
我在磁盘上保存了一个巨大的多维NumPy数组。它看起来是这样的：
features = numpy.ndarray([3000, 14, 14, 2048], dtype=np.float32)
并且需要它的形状：
[3000, 196, 2048]
我如何才能进行这种转换，从而不会丢失信息？
会是numpy.reshape(feature
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
1回答
多维索引切片后的数组尺寸
、、、、
我想使用索引切片将多维numpy数组(>2维)沿着它的两个轴进行切片。每个原始维度的最终结局是什么规则？
为了说明我的问题，让我举一个例子。假设我们有一个4D数组：
import numpy as np
a = np.arange(2*3*4*5).reshape(2,3,4,5)
我将使用numpy.where创建一个索引元组，用于沿轴1和3切片：
mask = np.where(np.random.rand(3,5) > 0.5)
这将从我的数组a中挑选出随机切片。假设它返回长度为7的元组。为了保留剩余的维度，我将使用slice(None)对象：
b = a[(slice(
浏览 1提问于2018-12-07得票数 2
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我正在使用numpy生成一个随机整数的2D数组：
import numpy
arr = numpy.random.randint(16, size = (4, 4))
这只是一个例子。我正在生成的数组实际上是巨大的，并且大小可变。由于数字总是从0到16，我希望节省一些空间，并使数组的类型为uint8。我尝试过以下几种方法
arr = numpy.random.randint(16, size = (width, height), dtype = numpy.uint8)
试图匹配zeros和ones的行为，但我得到了以下错误：
Traceback (most recent call last)
浏览 0提问于2015-09-23得票数 15
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1回答
尝试创建一个随机(0/1) boolean操作。我已经建立了一个多维数组。到目前为止，一切正常。我在正确的道路上吗？我目前使用递归；是否有更有效的方法来做到这一点？
function randomMove(){
var cs=b.length,
cr=Math.floor((Math.random()*cs)+1)-1,
cc=Math.floor((Math.random()*cs)+1)-1;
if(b[cr][cc]===""){ // THIS IS DEPENDENT ON EXISTING CODE. VIEW FIDDLE. //
浏览 2提问于2014-01-06得票数 1
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int[,,] moreInts = { {{10,20,30}, {60,70,80}, {111,222,333}} };
在同一条语句中定义和初始化多维数组时，如何检索该多维数组中每个维数的大小？我知道它是1,3,3，但是我如何通过编程来确定呢？
浏览 1提问于2011-03-01得票数 0
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有没有一种纯Python转换的方法？
Python不仅可以表示一个一维的字节块.它们可以表示多维布局、非连续内存、复杂元素类型等。例如，在以下代码中：
In [1]: import numpy
In [2]: x = numpy.array([[1, 2], [3, 4]])
In [3]: y = x.T
In [4]: a = memoryview(x)
In [5]: b = memoryview(y)
a和b是2×2多维内存：
In [6]: a.shape
Out[6]: (2, 2)
In [7]: b.shape
Out[7]: (2, 2)
b表示a的转置，因此a[
浏览 4提问于2020-06-02得票数 3
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3回答
我有一个多维数组，如下所示。如何更改以"id of“开头的键？
Array
(
[0] => Array
(
[id of ten] => 1871
[name] => bob
)
[1] => Array
(
[id of nine hundred thousand] => 12581
[name] => barney
)
)
通常，你会这样做：
foreach ( $array as $k=>$v )
{
$array[$
浏览 0提问于2011-05-21得票数 3
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和帮不了我。它们假设您已经事先知道元组形状，而这些方法不能在函数内部使用。
在这两种情况下，元组的形状以前都是已知的。因此元组可以被索引为tup[i]，其中tup和i分别是元组和索引。
我需要一个未知数目的整数才能从元组中出来。
我试图使用多维NumPy数组的形状来生成另一个具有随机数的相同形状的多维数组。
假设arr是一个多维NumPy数组，其维度以前未知。我可以使用arr.shape将其维度作为元组返回。但是元组不能作为np.random.randn()方法的参数传递。它显式地要求整数。
如果我事先知道元组形状，我可以通过硬编码索引来访问元素。
如何从作为数组形状返回的元组中获得一个整数序
浏览 0提问于2020-10-21得票数 0
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1回答
我试图在numpy中随机选择一组整数，但遇到了一个奇怪的错误。如果我定义了一个具有两组不同大小的numpy数组，np.random.choice将在它们之间进行选择，而不存在任何问题：
Set1 = np.array([[1, 2, 3], [2, 4]])
In: np.random.choice(Set1)
Out: [4, 5]
但是，一旦numpy数组是相同大小的集合，我就会得到一个值错误：
Set2 = np.array([[1, 3, 5], [2, 4, 6]])
In: np.random.choice(Set2)
ValueError: a must be 1-dime
浏览 5提问于2021-01-29得票数 2
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我想将一个多维Numpy数组转换为一个字符串，然后再将该字符串转换回一个等效的Numpy数组。
我不想将Numpy数组保存到文件中(例如，通过savetxt和loadtxt接口)。
这个是可能的吗？
浏览 3提问于2014-09-15得票数 4
2回答
在随机快速排序中，我应该先将输入数据随机化，然后使用第一个元素作为枢轴，还是不应该改变输入数据，而是选择一个随机枢轴？
我有点不明白什么是需要随机分配的。
浏览 4提问于2013-11-10得票数 1
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4回答
我需要获取一个csv文件，并将此数据导入到python中的多维数组中，但在将数据附加到空数组后，我不确定如何从数组中剥离'None‘值。
我首先创建了一个这样的结构：
storecoeffs = numpy.empty((5,11), dtype='object')
这将返回一个由'None‘填充的5行x11列的数组。
接下来，我打开csv文件并将其转换为数组：
coeffsarray = list(csv.reader(open("file.csv")))
coeffsarray = numpy.array(coeffsarray, dtyp
浏览 3提问于2010-08-07得票数 1
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我有两个多维NumPy数组，A和B，以及A.shape = (K, d, N)和B.shape = (K, N, d)。我想在轴0 (K)上执行一个按元素进行的运算，该操作是对轴1和2 (d, N和N, d)的矩阵乘法。因此，结果应该是一个带有C.shape = (K, d, d)的多维数组C.shape = (K, d, d)，从而使C[k] = np.dot(A[k], B[k])。一个简单的实现应该如下所示：
C = np.vstack([np.dot(A[k], B[k])[np.newaxis, :, :] for k in xrange(K)])
但是这个实现是缓慢的。一种稍微快一
浏览 7提问于2012-04-25得票数 6
2回答
我们都知道："Numpy数组是所有相同类型的对象的多维数组“。
但是，我可以创建一个包含不同数据类型的Numpy数组，如下所示。有人能解释一下吗，怎么可能。
import numpy as np
a = np.array([('a',1),('b',2)],dtype=[('alpha','U11'),('num','i8')])
print(a[0][1]+1)
print(len(a[0][0]))
输出：
2
1
浏览 4提问于2021-08-01得票数 1
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2回答
当将一维numpy数组转换为PIL图像对象时，PIL返回IndexError: tuple index out of range。
我试图用PIL将一个长度为2048的一维Numpy阵列的值从0到255转换成图像。我认为这是一个问题，我的阵列是一维。我还尝试将一个随机的一维数组整数转换为图像，并得到相同的错误。
随机整数示例：
from PIL import Image
import numpy as np
arr = np.random.randint(255, size=(2048))
arr = arr.astype('uint8')
img = Image.froma
浏览 12提问于2019-10-25得票数 3
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我希望使用最有效的方法(即不使用python循环)获得numpy 2-d数组中每个列的随机真值的索引。
例如，给定以下二维numpy.ndarray
np.array(
[[True, False, False],
[True, True, True],
[False, True, False]]
)
提供一个一维numpy.ndarray，给出每个列(即第一个轴)的真实值的随机行索引位置：
numpy.ndarray([0, 2, 1])
反过来说，下列情况是不正确的：
numpy.ndarray([2, 2, 1])
因为，第一列在第三行中有一个非真值。
浏览 4提问于2020-04-09得票数 1
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假设我们有一个numpy数组，其中包含许多浮点numbers.Speaking，我想从这个numpy数组中随机删除5%的百分比，有什么方法可以这样做吗？假设我们有这样的数组：
4.0
5.0
4.0
4.0
5.0
4.0
4.0
5.0
1.0
5.0
浏览 0提问于2020-12-21得票数 0
3回答
例如，有没有办法在nx3x3数组(多波段图像中的一条线)上使用numpy.linalg.det或numpy.linalg.inv？现在我正在做一些类似这样的事情：
det = numpy.array([numpy.linalg.det(i) for i in X])
但肯定有一种更有效的方法。当然，我可以使用map
det = numpy.array(map(numpy.linalg.det, X))
还有其他更直接的方法吗？
浏览 1提问于2012-02-10得票数 1
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2回答
我还没有理解NumPy中多维数组中的轴之间的区别。你能给我解释一下吗？特别是，我想知道axis0、axis1和axis2在NumPy三维数组中的什么位置。为什么？
浏览 4提问于2014-06-18得票数 8
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这个问题是关于在多维正态分布中使用协方差矩阵的：
我想用给定的均值x和协方差矩阵Sigma在Matlab中生成多维随机数mu。假设Z是一个标准的正态分布随机数(例如使用randn生成)，那么正确的代码是什么：
x = mu + chol(Sigma) * Z
或
x = mu + Sigma ^ 0.5 * Z
我不确定在多维正态分布定义中是否使用协方差矩阵--分母中的行列式是平方根还是Cholesky因子…
浏览 9提问于2015-01-23得票数 3
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1回答
我正在尝试添加以创建一个多维数组，其中每行输入4个随机数。下面的代码不起作用。我怎么才能修复它呢？
import numpy as np
import random
Array = np.array([[]])
for i in range(3):
for k in range(4):
Array[i][k]= np.append(Array[i][k], random.randint(0,9))
预期输出：
[[1,3,4,8],
[2,3,6,4],
[7,4,1,5],
[8,3,1,1]]
浏览 0提问于2021-06-04得票数 1
1回答
我是Python的初学者，最近我了解了NumPy及其著名的ndarray。一开始，在阅读了许多人称赞它们(一些参考文献，，)之后，我想：
“那么，如果NumPy的数组要好得多，并且假设我真的不关心在同一个列表/数组中拥有异构数据类型，那么为什么我要使用Python的list呢？”
然而，经过更深入的研究，我发现使用ndarray也有负面的一面( 和的一些参考文献)。我已经理解了使用这些数据结构的基本优点和缺点，但这一切对我来说仍然是非常混乱的。所以，我的问题是：作为Python的初学者，什么时候应该使用NumPy的数组，什么时候应该使用Python？在给定的情况下，我如何评估哪个选项是最好的呢
浏览 1提问于2019-05-25得票数 2
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