numpy 随机,选择二维数组，数字越大概率越高？

xuo3flqw 于 2023-01-05 发布在其他

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有没有一种方法可以从2D数组的每一行随机选取n个项目，并且不使用LOOP就能以更高的概率选取更大的值
choice（）仅适用于一维数组...
例如，如果我有：

q = np.random.random((10,10))

我可以在每一行中选择max-2，如下所示：

np.sort(q,axis=1)[:,-2:]

相反，我想要的是随机选择2不总是最大的，但概率越大，数字越大。
下面是如何获得具有概率单行：

np.random.choice(q[0,:], p=q[0,:]/q[0,:].sum())

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/59705466/random-choice-for-2d-array-bigger-numbers-with-higher-probability

2条答案

按热度按时间

k2fxgqgv1#

您可以使用apply_along_axis：

q = np.random.random((10,10))

def choice(row, n, replace=False):
    return np.random.choice(row, size=n, p=row/row.sum(), replace=replace)

np.apply_along_axis(func1d=choice, axis=1, arr=q, n=2)

我不知道您使用的是什么数组，但您可能应该检查row.sum()是否不为0，以避免在计算p=row/row.sum()时出错。

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g52tjvyc2#

使用random.choices的非numpy解决方案如下：

res = [random.choices(l, weights=l, k=2) for l in q]

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