Перейти к основному содержанию
Ctrl+K
NumPy v2.4 Manual - Home NumPy v2.4 Manual - Home
  • Руководство пользователя
  • справочник API
  • Сборка из исходного кода
  • Разработка
  • Примечания к выпуску
  • Изучить
    • NEPs
  • GitHub
  • Руководство пользователя
  • справочник API
  • Сборка из исходного кода
  • Разработка
  • Примечания к выпуску
  • Изучить
  • NEPs
  • GitHub

Навигация по разделам

  • Структура модуля NumPy
  • Объекты массивов
  • Универсальные функции (ufunc)
  • Процедуры и объекты по темам
    • Константы
    • Процедуры создания массивов
    • Функции манипуляции массивами
    • Побитовые операции
    • Строковые функции
    • Функции поддержки даты и времени
    • Подпрограммы типов данных
    • Математические функции с автоматической областью определения
    • Обработка ошибок с плавающей точкой
    • Исключения и предупреждения
    • Дискретное преобразование Фурье
    • Функциональное программирование
    • Вход и выход
    • Подпрограммы индексирования
    • Линейная алгебра
    • Логические функции
    • Операции с маскированными массивами
    • Математические функции
    • Разные процедуры
    • Полиномы
    • Случайная выборка
      • Случайный Generator
      • Устаревший генератор (RandomState)
        • numpy.random.RandomState.get_state
        • numpy.random.RandomState.set_state
        • numpy.random.RandomState.seed
        • numpy.random.RandomState.rand
        • numpy.random.RandomState.randn
        • numpy.random.RandomState.randint
        • numpy.random.RandomState.random_integers
        • numpy.random.RandomState.random_sample
        • numpy.random.RandomState.choice
        • numpy.random.RandomState.bytes
        • numpy.random.RandomState.shuffle
        • numpy.random.RandomState.permutation
        • numpy.random.RandomState.beta
        • numpy.random.RandomState.binomial
        • numpy.random.RandomState.chisquare
        • numpy.random.RandomState.dirichlet
        • numpy.random.RandomState.exponential
        • numpy.random.RandomState.f
        • numpy.random.RandomState.gamma
        • numpy.random.RandomState.geometric
        • numpy.random.RandomState.gumbel
        • numpy.random.RandomState.hypergeometric
        • numpy.random.RandomState.laplace
        • numpy.random.RandomState.logistic
        • numpy.random.RandomState.lognormal
        • numpy.random.RandomState.logseries
        • numpy.random.RandomState.multinomial
        • numpy.random.RandomState.multivariate_normal
        • numpy.random.RandomState.negative_binomial
        • numpy.random.RandomState.noncentral_chisquare
        • numpy.random.RandomState.noncentral_f
        • numpy.random.RandomState.normal
        • numpy.random.RandomState.pareto
        • numpy.random.RandomState.poisson
        • numpy.random.RandomState.power
        • numpy.random.RandomState.rayleigh
        • numpy.random.RandomState.standard_cauchy
        • numpy.random.RandomState.standard_exponential
        • numpy.random.RandomState.standard_gamma
        • numpy.random.RandomState.standard_normal
        • numpy.random.RandomState.standard_t
        • numpy.random.RandomState.triangular
        • numpy.random.RandomState.uniform
        • numpy.random.RandomState.vonmises
        • numpy.random.RandomState.wald
        • numpy.random.RandomState.weibull
        • numpy.random.RandomState.zipf
        • numpy.random.beta
        • numpy.random.binomial
        • numpy.random.bytes
        • numpy.random.chisquare
        • numpy.random.choice
        • numpy.random.dirichlet
        • numpy.random.exponential
        • numpy.random.f
        • numpy.random.gamma
        • numpy.random.geometric
        • numpy.random.get_state
        • numpy.random.gumbel
        • numpy.random.hypergeometric
        • numpy.random.laplace
        • numpy.random.logistic
        • numpy.random.lognormal
        • numpy.random.logseries
        • numpy.random.multinomial
        • numpy.random.multivariate_normal
        • numpy.random.negative_binomial
        • numpy.random.noncentral_chisquare
        • numpy.random.noncentral_f
        • numpy.random.normal
        • numpy.random.pareto
        • numpy.random.permutation
        • numpy.random.poisson
        • numpy.random.power
        • numpy.random.rand
        • numpy.random.randint
        • numpy.random.randn
        • numpy.random.random
        • numpy.random.random_integers
        • numpy.random.random_sample
        • numpy.random.ranf
        • numpy.random.rayleigh
        • numpy.random.sample
        • numpy.random.seed
        • numpy.random.set_state
        • numpy.random.shuffle
        • numpy.random.standard_cauchy
        • numpy.random.standard_exponential
        • numpy.random.standard_gamma
        • numpy.random.standard_normal
        • numpy.random.standard_t
        • numpy.random.triangular
        • numpy.random.uniform
        • numpy.random.vonmises
        • numpy.random.wald
        • numpy.random.weibull
        • numpy.random.zipf
      • Генераторы битов
      • Обновление PCG64 с PCG64DXSM
      • Политика совместимости
      • Параллельные приложения
      • Многопоточная генерация
      • Что нового или отличается
      • Сравнение производительности
      • C API для random
      • Примеры использования Numba, Cython, CFFI
    • Операции с множествами
    • Сортировка, поиск и подсчёт
    • Статистика
    • Поддержка тестирования
    • Оконные функции
  • Типизация (numpy.typing)
  • Упаковка
  • NumPy C-API
  • Совместимость со стандартом Array API
  • Оптимизации CPU/SIMD
  • Потокобезопасность
  • Глобальные параметры конфигурации
  • Безопасность NumPy
  • Рекомендации по тестированию
  • Статус numpy.distutils и рекомендации по миграции
  • numpy.distutils руководство пользователя
  • NumPy и SWIG
  • Справочник по NumPy
  • Структура модуля NumPy
  • Случайная выборка
  • Устаревшая генерация случайных чисел
  • numpy.random.sample

numpy.random.sample#

random.sample(*args, **kwargs)#

Это псевдоним random_sample. См. random_sample для полной документации.

предыдущий

numpy.random.rayleigh

next

numpy.random.seed

На этой странице
  • random.sample

© Авторские права 2008-2025, разработчики NumPy.

Создано с помощью Sphinx 7.2.6.

Built with the PyData Sphinx Theme 0.16.1.