さんは、私は2つの大きな一次元配列XとYが、私はこのアレイから不均一な位置をサンプリングする形で位置情報を持っているとしましょうnp.random.choice

Question

で不均一なサンプルのインデックスを検索します。 私はnp.random.choiceでこれを行うことができると思ったが、それは唯一の1Dアレイを受け付けるので、私は明らか

Xsample = np.random.choice（X、N、P）

を行うことができません試料中の点の数n、およびPA確率アレイと

Ysample = np.random.choice（Y、N、P）

、これはXsampleとYsampleに異なる点をサンプリングするので、私は残さい1回のサンプリングのインデックスを得る方法を見つける。問題は、リスト内の数字が一意であるため、np.whereを使用できないという保証はありません。

どのような考えですか？

Answer 1

Doh、インデックスからサンプルできます。 ここで働い例です：

X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 
Y = np.array([11, 12, 13, 14, 15]) 
p = [0.25, 0., 0.5, 0.25] 
sample_idxs = np.random.choice(len(X), 2, p) 
sample_idxs 
> array([2, 4]) 

X[sample_idxs] 
> array([3, 5]) 

Y[sample_idxs] 
> array([13, 15])