从numpy数组获取元素并创建新的numpy数组的最快方法

Question

我有一个名为150x4 data的numpy数组，我想通过从data选择随机元素来创建一个新的名为3x4的mean的numpy数组。

我当前的实现是：

    cols = (data.shape[1])
    K=3
    mean = np.zeros((K,cols))
    for row in range(K):
        index = np.random.randint(data.shape[0])
        for col in range(cols):
            mean[row][col] = data[index][col]

有没有更快的方法可以做到这一点？

Answer 1

您可以在numpy.randint （第三个参数）中指定随机整数的数量。 另外，您应该熟悉numpy.array的索引符号。 在这里，您可以通过: specifier访问一行中的所有元素。

mean = data[np.random.randint(0,len(data),3),:]