[Python/파이썬] numpy.random.choice(), 랜덤 샘플링하기

예제 1: 1차원 배열에서 랜덤 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=3, replace=False)
print(sample)

1차원 배열에서 일정 개수의 요소를 랜덤하게 샘플링하는 예제입니다. numpy의 random.choice() 함수를 사용하여 배열에서 요소를 선택합니다.

예제 2: 2차원 배열에서 랜덤 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
sample = np.random.choice(arr, size=2, replace=False)
print(sample)

2차원 배열에서 일정 개수의 행을 랜덤하게 샘플링하는 예제입니다. numpy의 random.choice() 함수를 사용하여 행을 선택합니다.

예제 3: 가중치를 지정하여 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=3, replace=False, p=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2])
print(sample)

가중치를 지정하여 배열에서 랜덤하게 샘플링하는 예제입니다. numpy의 random.choice() 함수의 p 매개변수를 사용하여 각 요소의 선택 확률을 지정합니다.

예제 4: 배열에서 중복 허용하여 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=5, replace=True)
print(sample)

배열에서 중복을 허용하여 랜덤하게 요소를 샘플링하는 예제입니다. replace 매개변수를 True로 설정하여 중복을 허용합니다.

예제 5: 배열에서 확률 분포에 따라 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=3, p=[0.8, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05])
print(sample)

배열에서 확률 분포에 따라 요소를 랜덤하게 샘플링하는 예제입니다. 각 요소의 선택 확률을 지정하여 샘플링합니다.

예제 6: 배열에서 복원 샘플링

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
sample = np.random.choice(arr, size=10, replace=True)
print(sample)

배열에서 복원 샘플링을 수행하는 예제입니다. replace 매개변수를 True로 설정하여 복원 샘플링을 수행합니다.