如何从具有np个概率数组的2d np数组中选择随机行？

从具有np个概率数组的2D np数组中选择随机行的方法可以通过以下步骤实现：

导入必要的库：首先，导入NumPy库，以便使用其中的函数和方法。

import numpy as np

创建概率数组：根据具体需求，创建一个2D np数组，其中每一行都是一个概率数组，表示选择该行的概率。

probabilities = np.array([[0.2, 0.3, 0.5], [0.4, 0.1, 0.5], [0.1, 0.9, 0.0]])

计算累积概率：使用NumPy的cumsum函数计算每行的累积概率，以便进行随机选择。

cumulative_probabilities = np.cumsum(probabilities, axis=1)

生成随机数：使用NumPy的random模块中的rand函数生成一个0到1之间的随机数。

random_number = np.random.rand()

选择随机行：根据生成的随机数，使用NumPy的argmax函数找到第一个大于随机数的累积概率，并选择对应的行作为随机行。

selected_row = np.argmax(cumulative_probabilities > random_number, axis=1)

最终，selected_row将包含选择的随机行的索引。

这种方法可以根据每行的概率数组进行随机选择，概率越高的行被选择的概率也越大。这在一些应用场景中非常有用，例如根据权重选择样本、进行随机采样等。

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