Python NumPy: 使用 np.random.choice() 随机选择元素

在 Python 中，使用 np.random.choice(['a','b','c'],df.shape[0]) 可以从给定的列表 ['a','b','c'] 中随机选择元素，选择的次数与 DataFrame df 的行数相同。

具体来说，np.random.choice(['a','b','c'],df.shape[0]) 会随机选择 'a'、'b' 或 'c' 中的一个元素，并重复选择 df 的行数次，最终返回一个包含随机选择结果的数组。

例如，如果 df 有 5 行，则 np.random.choice(['a','b','c'],df.shape[0]) 会返回一个包含 5 个元素的数组，每个元素可能是 'a'、'b' 或 'c'。

这个函数在需要随机生成数据或进行随机模拟时非常有用。