NumPy: Nhận đặt ngẫu nhiên của các hàng từ mảng 2D

Question

Tôi có một mảng 2D rất lớn mà trông giống như sau:

a= 
[[a1, b1, c1], 
[a2, b2, c2], 
..., 
[an, bn, cn]] 

Sử dụng NumPy, là có một cách dễ dàng để có được một mảng 2D mới với ví dụ 2 hàng ngẫu nhiên từ mảng ban đầu a (không thay thế)?

ví dụ:

b= 
[[a4, b4, c4], 
[a99, b99, c99]] 

Answer 1

>>> A = np.random.randint(5, size=(10,3)) 
>>> A 
array([[1, 3, 0], 
     [3, 2, 0], 
     [0, 2, 1], 
     [1, 1, 4], 
     [3, 2, 2], 
     [0, 1, 0], 
     [1, 3, 1], 
     [0, 4, 1], 
     [2, 4, 2], 
     [3, 3, 1]]) 
>>> idx = np.random.randint(10, size=2) 
>>> idx 
array([7, 6]) 
>>> A[idx,:] 
array([[0, 4, 1], 
     [1, 3, 1]]) 

Đưa nó cùng nhau trong một trường hợp chung:

A[np.random.randint(A.shape[0], size=2), :] 

Đối với không thay thế (NumPy 1.7.0+):

A[np.random.choice(A.shape[0], 2, replace=False), :] 

Tôi không tin rằng có một cách tốt để tạo danh sách ngẫu nhiên mà không cần thay thế trước 1.7. Có lẽ bạn có thể thiết lập một định nghĩa nhỏ đảm bảo hai giá trị không giống nhau.

Answer 2

Đây là một bài cũ, nhưng đây là những gì phù hợp nhất đối với tôi:

A[np.random.choice(A.shape[0], num_rows_2_sample, replace=False)] 

thay đổi các thay = False True để có được những điều tương tự, nhưng với sự thay thế.

Answer 3

Tùy chọn khác là tạo mặt nạ ngẫu nhiên nếu bạn chỉ muốn giảm mẫu dữ liệu của mình theo một yếu tố nhất định. Nói rằng tôi muốn xuống mẫu đến 25% của bộ dữ liệu ban đầu của tôi, mà hiện nay được tổ chức trong mảng data_arr:

# generate random boolean mask the length of data 
# use p 0.75 for False and 0.25 for True 
mask = numpy.random.choice([False, True], len(data_arr), p=[0.75, 0.25]) 

Bây giờ bạn có thể gọi data_arr[mask] và trở về ~ 25% của các hàng, lấy mẫu ngẫu nhiên.

Answer 4

Nếu bạn cần các hàng tương tự nhưng chỉ là một mẫu ngẫu nhiên sau đó,

import random 
new_array = random.sample(old_array,x) 

Ở đây x, phải có một 'int' xác định số hàng bạn muốn chọn một cách ngẫu nhiên.