Numpy Random Choice不适用于二维列表

Question

我运行了以下python代码：

import numpy as np
a_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2]]
np.random.choice(a_list, size=20, 
    replace=True)

期待这样的结果：

[[7, 8, 9], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [1, 2, 3], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [4, 5, 6], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [7, 8, 9]]

但我得到的是以下错误信息：

 ValueError                           Traceback (most recent call last)
 <ipython-input-80-c11957aca587> in <module>()
    2 a_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2]]
    3 np.random.choice(a_list, size=20, 
----> 4 replace=True)

mtrand.pyx in mtrand.RandomState.choice()

ValueError: a must be 1-dimensional

你如何从二维列表中随机选择？

Answer 1

或者可以做map：

print(list(map(lambda x: random.choice(a_list),range(20))))

演示：

import random
a_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2]]
print(list(map(lambda x: random.choice(a_list),range(20))))

输出：

[[7, 8, 9], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [10, 1, 2], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [10, 1, 2], [1, 2, 3], [7, 8, 9]]

Answer 2

Numpy不知道您是否要从矩阵中提取随机行或随机单元格。这就是它只适用于1-D数据的原因。

您可以使用random.choice代替：

>>> import random
>>> a_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2]]
>>> [random.choice(a_list) for _ in range(20)]
[[4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [4, 5, 6]]

使用Python 3.6或更高版本，您可以直接使用random.choices：

>>> random.choices(a_list, k=20)
[[10, 1, 2], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [10, 1, 2], [1, 2, 3], [1, 2, 3], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [1, 2, 3], [7, 8, 9], [10, 1, 2], [10, 1, 2], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [7, 8, 9]]

如果你真的想使用一个numpy数组，你必须将你的列表列表转换为1-D array of objects.

Answer 3

您将需要使用索引：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 1, 2]])
indices = np.arange(arr.shape[0])

output = arr[np.random.choice(indices, 20)]

或者，甚至更短（根据hpaulj的评论）：

output = arr[np.random.choice(arr.shape[0],20)]