如何从一组随机数中进行随机选择？

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我有一系列表述为

y = a*np.exp(-t/T1) + a*np.exp(-t/T2) + a*np.exp(-t/T3) + a*np.exp(-t/T4) + a*np.exp(-t/T5)如何从一组随机数中进行随机选择？

我要生成这一系列n次数。
对于每次迭代，我希望从另一组值中挑选T1-T5值。
这些数值范围也随机numbers-

value1 = np.random.uniform(1,5) 
value2 = np.random.uniform(6,10) 
value3 = np.random.uniform(11,15) 
value4 = np.random.uniform(16,20) 
value5 = np.random.uniform(21,25) 
value6 = np.random.uniform(26,30) 
value7 = np.random.uniform(31,35) 
value8 = np.random.uniform(36,40) 
value9 = np.random.uniform(41,45) 
value10 = np.random.uniform(46,50)

什么是做这个任务的最简单的方法吗？我可以使用类似np.random.choice的东西从每个T的值集合中选择一个吗？

来源

2017-02-22 zerogravty

看起来你要我们写一些代码给你。尽管许多用户愿意为遇险的编码人员编写代码，但他们通常只在海报已尝试自行解决问题时才提供帮助。展示这一努力的一个好方法是包含迄今为止编写的代码，示例输入（如果有的话），期望的输出以及实际获得的输出（输出，回溯等）。您提供的细节越多，您可能会收到的答案就越多。检查[FAQ]（http://stackoverflow.com/tour）和[如何提问]（http://stackoverflow.com/questions/how-to-ask）。 – TigerhawkT3

是的，np.random.choice可以帮助您在值池中选取5个唯一候选项，然后您可以为所选范围生成池中的每个值。

import numpy as np 
# you may want to set `replace` depending on your needs 
candidates = np.random.choice(10, 5, replace=False) 
t_values = [np.random.uniform(n*5+1, n*5+5) for n in candidates]

来源

2017-02-22 04:48:44

如果我正确理解你的问题，然后一个简单的方法是

# create the offsets for each iteration 
offsets = 5 * np.random.randint(0, 10, (n, 1)) 
# create the actual samples and add the offsets 
T = np.random.uniform(1, 5, (n, 5)) + offets 
# compute result 
Y = a * np.exp(-t/T).sum(axis=-1)

来源

2017-02-22 05:01:57

.sum（axis = -1）做什么？ – zerogravty

既然'T'是一个矩形nx5数组，'np.exp（-t/T）'也是如此。 '.sum（axis = -1）'将元素和最后一个轴相加，即元素（0,0），（0,1），...（0,4）相加在一起，元素（1 ，0），（1,1），...（1,4）等，给出结果的n向量，每行一个。 –

如何从一组随机数中进行随机选择？

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