Numpy: получить случайный набор строк из 2D-массива

У меня есть очень большой 2D-массив, который выглядит примерно так:

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

Используя numpy, существует ли простой способ получить новый 2D-массив, например, с 2 случайными строками из исходного массива a(без замены)?

например

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

>>> 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]])

Собираем это вместе для общего случая:

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

Для замены (NumPy 1.7.0+):

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

Я не верю, что есть хороший способ создать случайный список без замены до 1.7. Возможно, вы можете установить небольшое определение, которое гарантирует, что два значения не совпадают.

Это старый пост, но это то, что лучше всего работает для меня:

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

измените replace = False на True, чтобы получить то же самое, но с заменой.

Другой вариант - создать случайную маску, если вы просто хотите уменьшить выборку данных по определенному коэффициенту. Скажем, я хочу уменьшить выборку до 25% моего исходного набора данных, который в настоящее время содержится в массиве 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])

Теперь вы можете вызывать data_arr[mask]и возвращать ~ 25% строк, выбранных случайным образом.

Это ответ, аналогичный предоставленному Хези Рашеффом, но упрощенный, чтобы новые пользователи Python понимали, что происходит (я заметил, что многие новые студенты, изучающие данные, выбирают случайные выборки самым странным образом, потому что они не знают, что делают в Python).

Вы можете получить несколько случайных индексов из вашего массива, используя:

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

Затем вы можете использовать нарезку с вашим массивом numpy, чтобы получить образцы по этим индексам:

A[indices]

Это даст вам указанное количество случайных выборок из ваших данных.

Я вижу, что перестановка была предложена. Фактически это можно сделать одной строкой:

>>> A = np.random.randint(5, size=(10,3))
>>> np.random.permutation(A)[:2]

array([[0, 3, 0],
       [3, 1, 2]])

Если вам нужны те же строки, но только случайная выборка,

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

Здесь x, должно быть «int», определяющим количество строк, которые вы хотите выбрать случайным образом.

Если вы хотите создать несколько случайных подмножеств строк, например, если вы выполняете RANSAC.

num_pop = 10
num_samples = 2
pop_in_sample = 3
rows_to_sample = np.random.random([num_pop, 5])
random_numbers = np.random.random([num_samples, num_pop])
samples = np.argsort(random_numbers, axis=1)[:, :pop_in_sample]
# will be shape [num_samples, pop_in_sample, 5]
row_subsets = rows_to_sample[samples, :]