【538】二维数据实现随机采样

参考：numpy中的random.choice()函数

参考：numpy学习笔记之随机采样函数

　　对于二维数组不能直接用随机采样的方法，需要通过随机索引对应到二维数组中，从而实现二维数组的随机采样。

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def sub_sample(points, num):     '''     points: 点集     num: 采样点的个数     输出为采样点点集     '''     # 需要通过索引来随机采样，numpy 无法对于二维数组处理     ind = np.arange(len(points))     sub_ind = np.random.choice(ind, num, replace=False)     sub_points = np.array(points)[sub_ind]  # numpy array           return sub_points.tolist()

数据测试

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zz = [(2,3), (2,4), (3,5), (5,3), (2, 7), (2,8), (3, 8)] zz = np.array(zz)   ind = np.arange(len(zz))   # replace=False，结果不重复 bb = np.random.choice(ind, 3, replace=False)    np.array(zz)[bb]   # 可以直接使用下面函数 sub_sample(zz, 3)