如果你需要相同的行，但只是一个随机样本，

import random
new_array = random.sample(old_array,x)

这里x必须是一个'int'定义你想随机选择的行数。

另一种选择是创建一个随机掩码，如果您只是想按某个因素对数据进行抽样。假设我想降低样本到25%的原始数据集，它目前保存在数组data_arr中:

# generate random boolean mask the length of data
# use p 0.75 for False and 0.25 for True
mask = numpy.random.choice([False, True], len(data_arr), p=[0.75, 0.25])

现在您可以调用data_arr[mask]并返回~25%的行，随机采样。

我看到有人建议排列。事实上，它可以变成一行:

>>> A = np.random.randint(5, size=(10,3))
>>> np.random.permutation(A)[:2]

array([[0, 3, 0],
       [3, 1, 2]])

这是一个老帖子，但这是最适合我的:

A[np.random.choice(A.shape[0], num_rows_2_sample, replace=False)]

将replace=False更改为True以获得相同的东西，但使用replacement。

可以使用随机数生成器从给定数组中生成随机样本:

rng = np.random.default_rng()
b = rng.choice(a, 2, replace=False)
b
>>> [[a4,  b4,  c4],
    [a99, b99, c99]]

如果你需要相同的行，但只是一个随机样本，

import random
new_array = random.sample(old_array,x)

这里x必须是一个'int'定义你想随机选择的行数。