提问人：HappyPy 提问时间：9/14/2013 更新时间：5/10/2022 访问量：54709
如何获取numpy.random.choice的索引？-蟒
how to get the index of numpy.random.choice? - python
问：
是否可以修改 numpy.random.choice 函数以使其返回所选元素的索引？ 基本上，我想创建一个列表并随机选择元素而无需替换
import numpy as np
>>> a = [1,4,1,3,3,2,1,4]
>>> np.random.choice(a)
>>> 4
>>> a
>>> [1,4,1,3,3,2,1,4]
a.remove(np.random.choice(a))将删除列表中的第一个元素，该元素具有它遇到的值（在上面的示例中），该元素可能不是所选元素（例如，）。a[1]a[7]
答：
15赞
Óscar López
9/14/2013
#1
以下是找出随机选择元素的索引的一种方法：
import random # plain random module, not numpy's
random.choice(list(enumerate(a)))[0]
=> 4 # just an example, index is 4
或者，您可以在一个步骤中检索元素和索引：
random.choice(list(enumerate(a)))
=> (1, 4) # just an example, index is 1 and element is 4
评论
2赞
HappyPy
9/14/2013
这对我不起作用。它给了我一个“ValueError：a 必须是一维的”
0赞
HappyPy
9/14/2013
我复制/粘贴了您的代码和上面的列表，但仍然收到相同的错误。它和你一起工作吗？
0赞
user2357112
9/14/2013
list(enumerate(a))生成一个元组列表，该表被视为类似 2D 数组的对象。这是行不通的。
0赞
Óscar López
9/14/2013
@HappyPy你是对的，我用 ，而不是 .如果你一定要绝对使用 ，那么我的答案就行不通了，我会删除它。但是，如果您使用普通的旧（来自模块），它将起作用。random.choicenp.random.choicenp.random.choicerandom.choicerandom
10赞
Russell Myers
4/7/2016
强烈警告，这将具有糟糕的性能，这是人们首先使用 numpy 的主要原因之一。您正在迭代整个数组。只生成一个介于 0 和列表长度之间的随机整数会比生成这个整数更便宜。
10赞
user2357112
9/14/2013
#2
numpy.random.choice(a, size=however_many, replace=False)
如果您想要一个没有更换的样品，只需让 numpy 为您制作一个。不要重复循环和绘制项目。这将产生臃肿的代码和糟糕的性能。
例：
>>> a = numpy.arange(10)
>>> a
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> numpy.random.choice(a, size=5, replace=False)
array([7, 5, 8, 6, 2])
在足够新的 NumPy（至少 1.17）上，您应该使用新的随机性 API，它修复了一个长期存在的性能问题，即旧 API 的代码路径不必要地在后台生成输入的完整排列：replace=False
rng = numpy.random.default_rng()
result = rng.choice(a, size=however_many, replace=False)
评论
0赞
HappyPy
9/14/2013
我不明白这是怎么回事。在这种情况下，“a”是什么？你能举个例子吗？
0赞
user2357112
9/14/2013
@HappyPy：与代码中的内容完全相同;它是我们想要从中获取样本的类似数组的对象。 是我们想要的样品中的元素数量，并要求提供不替换的样品。结果将是一个包含所需样品的一维形状数组。asizereplace=False(however_many,)
0赞
HappyPy
9/14/2013
示例已为“a”。我想直接使用“a”，这样我就可以控制还剩下多少元素并使用“a”执行其他操作。
0赞
user2357112
9/14/2013
@HappyPy：这听起来你用了numpy都错了。如果已经是一个随机样本，但你想在不替换的情况下从中抽取元素，那么你实际上是在从中抽取另一个随机样本。如果你真的，真的想从 中连续删除元素，numpy 不太可能帮助你。aaaa
18赞
CT Zhu
9/14/2013
#3
关于你的第一个问题，你可以反过来做，从数组的索引中随机选择，然后获取值。a
>>> a = [1,4,1,3,3,2,1,4]
>>> a = np.array(a)
>>> random.choice(arange(a.size))
6
>>> a[6]
但是，如果您只需要随机样本而不需要替换，那就可以了。不记得它是什么时候第一次添加到的，可能是 1.7.0。因此，如果您运行得很旧，它可能不起作用。请记住，默认值为replace=Falserandom.choicenumpyreplace=True
评论
0赞
askewchan
9/14/2013
在这种情况下，无需列出并从中进行选择，只需执行，除非我认为需要许多相互排斥的选择。np.random.randint(0,a.size)
2赞
CT Zhu
9/14/2013
@askwchan，对！我在想什么。 就够了。np.random.randint(0,a.size, size=size_you_want)
0赞
HappyPy
9/14/2013
@CT Zhu：我收到一个 AttributeError：“list”对象没有属性“size”
0赞
CT Zhu
9/14/2013
哦，是一个列表，而不是一个.首先将其转换为。我忘了复制 1 行。aarrayarray
1赞
CT Zhu
9/14/2013
@askwchan，哦，不。您的方法将始终变为采样并替换。HappyPy 确实需要它，所以一旦元素被采样，它就不会再采样。replace=False
0赞
askewchan
9/14/2013
#4
根据您的评论：
示例已经是 .我想直接使用 ，这样我就可以控制还剩下多少元素并使用 .– 快乐派
aaa
在我看来，您有兴趣在删除随机选择的元素后使用。相反，为什么不使用从中随机选择的元素呢？由于您希望它们仍按原始顺序排列，因此您可以像@CTZhu的答案一样从索引中进行选择，然后对它们进行排序并从原始列表中抓取：anN = len(a) - na
import numpy as np
n = 3 #number to 'remove'
a = np.array([1,4,1,3,3,2,1,4])
i = np.random.choice(np.arange(a.size), a.size-n, replace=False)
i.sort()
a[i]
#array([1, 4, 1, 3, 1])
所以现在你可以再次保存它：a
a = a[i]
并使用删除的元素。an
4赞
lmjohns3
9/14/2013
#5
与其他答案相比，这有点偏左，但我认为它可能会有所帮助，听起来你正在尝试在更大的意义上做。您可以通过对源数组中元素的索引进行洗牌来生成一个随机样本，而无需替换：
source = np.random.randint(0, 100, size=100) # generate a set to sample from
idx = np.arange(len(source))
np.random.shuffle(idx)
subsample = source[idx[:10]]
这将通过从源集（此处为 100 号）中绘制元素来创建一个样本（此处为 100 号），而无需替换。
您可以使用剩余的索引值与未选定的元素进行交互，即：
notsampled = source[idx[10:]]
1赞
Tobias Kienzler
12/2/2016
#6
除了使用 ，您还可以简单地 random.shuffle 您的数组，即choice
random.shuffle(a) # will shuffle a in-place
0赞
Kernel
8/15/2019
#7
这是一个简单的解决方案，只需从范围函数中进行选择即可。
import numpy as np
a = [100,400,100,300,300,200,100,400]
I=np.random.choice(np.arange(len(a)))
print('index is '+str(I)+' number is '+str(a[I]))
2赞
Mehdi Saman Booy
11/27/2019
#8
也许晚了，但值得一提的是这个解决方案，因为我认为最简单的方法是：
a = [1, 4, 1, 3, 3, 2, 1, 4]
n = len(a)
idx = np.random.choice(list(range(n)), p=np.ones(n)/n)
这意味着您正在统一地从指数中进行选择。在更一般的情况下，您可以通过以下方式进行加权抽样（并返回索引）：
probs = [.3, .4, .2, 0, .1]
n = len(a)
idx = np.random.choice(list(range(n)), p=probs)
如果您尝试这样做很多次（例如 1e5），所选索引的直方图将像在这种情况下一样，这是正确的。[0.30126 0.39817 0.19986 0. 0.10071]
无论如何，您应该从指数中进行选择并使用值（如果需要）作为它们的概率。
0赞
Neil C. Obremski
5/10/2022
#9
问题标题与其描述略有不同。我只是想要标题问题的答案，它只从中获取一个（整数）索引。而不是上述任何一种，我决定（在numpy 1.21.6中测试）。numpy.random.choice()index = numpy.random.choice(len(array_or_whatever))
前任：
import numpy
a = [1, 2, 3, 4]
i = numpy.random.choice(len(a))
我在其他解决方案中遇到的问题是不必要的转换，这将在新对象中重新创建整个集合（慢！list
文档中关于第一个参数的关键点：a
a：类一维数组或 int 如果是 ndarray，则从其元素生成随机样本。如果为 int，则生成随机样本，就好像它是 np.arange（a） 一样
由于这个问题很老了，那么我可能是出于新版本的便利性，而这些版本恰好支持我自己和 OP 想要的东西。
评论
enumerate可能会起作用