J'ai la tâche de sélectionner p% des éléments dans une matrice numpie donnée. Par exemple,
# Initialize 5 x 3 array-
x = np.random.randint(low = -10, high = 10, size = (5, 3))
x
'''
array([[-4, -8, 3],
[-9, -1, 5],
[ 9, 1, 1],
[-1, -1, -5],
[-1, -4, -1]])
'''
3 Réponses :
Vous pouvez utiliser pour les grandes tableaux, les performances de l'échantillonnage sans remplacement peuvent Soyez assez mauvais, mais il y a des Solution de contournement . np.random.choice pour échantillonner sans remplacement à partir d'une matrice numpy 1D:
Vous pouvez Randome Choice sortie: 0,1 et utiliser np.nonzero et indexation booléenne:
J'ai trouvé un moyen de sélectionner p% d'éléments numpus:
Quelle forme attendez-vous pour la matrice de sortie?