有没有一种方法可以从2D数组的每一行中随机选择n个项目，概率更高，因此可以使用LOOP选出更大的值，而没有选择
random.choice（）仅适用于一维数组...
F.e。如果我有：
q = np.random.random((10,10))
我可以像这样在每一行中选择max-2：
np.sort(q,axis=1)[:,-2:]
我想要的是随机选择2个值，而并非总是最大值，而是更大的概率。更大的数字。
这是您获得具有概率的单行的方法：
np.random.choice(q[0,:],p=q[0,:]/q[0,:].sum())
您可以使用apply_along_axis：
q = np.random.random((10,10))
def choice(row,n,replace=False):
return np.random.choice(row,size=n,p=row/row.sum(),replace=replace)
np.apply_along_axis(func1d=choice,axis=1,arr=q,n=2)
我不知道您拥有什么数组，但是您可能应该检查row.sum()是否为0，以避免计算p=row/row.sum()时出错。
使用random.choices的非数字解决方案如下：
res = [random.choices(l,weights=l,k=2) for l in q]