python 隨機選擇list或numpy.ndarray中n個元素

1. 從一個list中隨機選取一個元素

• random.choice(data)

import random data = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] random.choice(data) # 隨機選取一個元素

2. 從一個list中隨機選取多個元素

import random data = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] sample_num = 5 random.sample(data, sample_num) # 結果['a', 'd', 'b', 'f', 'c']，每次運行結果不同。

3. 從data和label中隨機選取多個元素

在制作數據集時，可能會有只用50%的數據的要求，所以，我們從原數據集中隨機抽取30%的數據，這還要求了，data和label是對應的。接下來，講講我的做法。創建一個索引list，在索引list中選取N個索引，根據這些索引將data和label的數據提取出來。

import random data = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'] label = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] sample_num = int(0.5 * len(data)) # 假設取50%的數據sample_list = [i for i in range(len(data))] # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] sample_list = random.sample(sample_list, sample_num) #隨機選取出了 [3, 4, 2, 0] sample_data = [data[i] for i in sample_list] # ['d', 'e', 'c', 'a'] sample_label = [label[i] for i in label] # [3, 4, 2, 0]

4. 從numpy.ndarray中隨機選取多個元素

承接3. 只是data和label是numpy.ndarray對象如何用sample_list來取出呢？
了解numpy.ndarray切片的同學們肯定都知道啦，這里我簡單寫一下。

import numpy as np data = np.array([[ 0, 1, 2, 3],[ 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11],[12, 13, 14, 15]]) # shape:(4,4) label = np.array([1,2,3,4]) # shape:(4,)sample_num = int(0.5 * len(data)) # 假設取50%的數據 sample_list = [i for i in range(len(data))] # [0, 1, 2, 3] sample_list = random.sample(sample_list, sample_num) # [1, 2]data = data[sample_list,:] # array([[ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) label = label[sample_list] # array([2, 3])

參考
python 隨機選取列表中的元素 https://blog.csdn.net/zzc15806/article/details/84875070
感謝以上大大的博客！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 随机选择list或numpy.ndarray中n个元素的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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