我需要从 2 个数组中选择 n 个项目，以使索引相同。因此，例如，我需要从 x 中随机选择两个项目，并从 y 中选择元素，使得 y 的选择索引与 x 的相同:
x = np.asarray([0.1123,0.223,0.8873])
y = np.asarray([1,1,2])
x_chosen = np.random.choice(x,(2,))
假设 x_chosen 结果是:x_chosen = [0.1123,0.223]... 那么我需要:
y_chosen = [1,1]
我目前有一个解决方法……但我想要一个基本的 numpy 或 scipy 函数，而不是我自己的基本上只有 3 行的函数，以使我在这个项目中的函数保持在范围内……我宁愿我的主要代码中没有这种一次性变量创建:
x_index = np.asarray([i for i in range(len(x))])
x_chosen_indices = np.random.choice(x_index,(2,))
x_chosen = x[x_chosen_indices]
y_chosen = y[x_chosen_indices]
或者，我可以堆叠、选择和拆分...但我想这仍然给我留下了一个一次性函数，我必须坚持在某个地方...或 4-5 行没有意义的代码...
请您参考如下方法:
使用 np.random.randint() 找到您的索引:
x = np.asarray([0.1123,0.223,0.8873])
y = np.asarray([1,1,2])
indices = np.random.randint(0, x.size, 2)
>>> x[indices]
array([ 0.1123, 0.223 ])
>>> y[indices]
array([1, 1])
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正如 B.M 在评论中提到的，使用 np.random.choice(.., replace=False) 来 避免多次使用相同的索引:
indices = np.random.choice(x.size, 2, replace=False)
