我在NumPy中有两个多维数组（矩阵），一个是训练集（100×100维度），另一个是类别标签（100×1维度）。我想使用np.random.choice进行随机抽样，但我不知道如何从两个矩阵中抽取相同行号的样本。

例如，

k=np.random.choice(10,replace=False)temp_data=data.ix[k]temp_datat=datat.ix[k]

这种方法能否从我的两个数组data和datat中抽取10个相同的随机行？

回答：

与@Umang Gupta建议的方法不同，如果你也想追踪未被选中的样本，可能有帮助

# 假设X_train是你的100 x 100数据集# 而y_train是你的标签数组idx = np.arange(len(X_train))np.shuffle(idx)NUM_SAMPLES = 50sampled_idxs = idx[:NUM_SAMPLES]rest_idxs = idx[NUM_SAMPLES:]X_samples = X_train[sampled_idxs]X_rest = X_train[rest_idxs]y_samples = y_train[sampled_idxs]y_rest = y_train[rest_idxs]

如果你已经安装了Scikit-Learn，你可以使用test_train_split

from sklearn.model_selection import test_train_splitX_samples, X_rest, y_samples, y_rest = train_test_split(X_train, y_train,                                                        train_size=NUM_SAMPLES,                                                        random_state=123)