Question

假设我们有一个大小为n * m的随机矩阵A.每个元素A_ij是伯努利分布的成功概率。

我想使用以下规则从A中绘制样本z：

z_ij从伯努利（A_ij）抽签

是否有任何numpy功能支持这个？

编辑：

等操作

arr = numpy.random.random([10, 5])
f = lambda x: numpy.random.binomial(1, x)
sp = map(f, arr)

效率低下。有没有更快的方法？

Answer 1

您可以直接将数组作为二项分布的参数之一，例如：

import numpy as np
arr = np.random.random([10, 5])
sp = np.random.binomial(1, arr)
sp

给出

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

从随机矩阵生成样本

1 个答案: