numpy中的choice()函数

`RandomState.choice(a, size=None, replace=True, p=None)`
–通过给定的一维数组数据产生随机采样
**参数:**
`a：`一维数组或者int型变量，如果是数组，就按照里面的范围来进行采样，如果是单个变量，则采用`np.arange(a)`的形式

`size `: `int `或者 `tuple of ints,` 可选参数
决定了输出的shape. 如果给定的是, `(m, n, k),` 那么` m * n * k` 个采样点将会被采样. 默认为零，也就是只有一个采样点会被采样回来。

`replace `: 布尔参数，可选参数
决定采样中是否有重复值

`p `:一维数组参数，可选参数
对应着a中每个采样点的概率分布，如果没有标出，则使用标准分布。

返回值:
`samples : single item or ndarray`
容易引发的错误

`Raises:
ValueError
If a is an int and less than zero, if a or p are not 1-dimensional, if a is an array-like of size 0, if p is not a vector of probabilities, if a and p have different lengths, or if replace=False and the sample size is greater than the population size`

**例子**

从 `np.arange(5) `中产生一个size为3的随机采样:
```
>>> np.random.choice(5, 3)
array([0, 3, 4])
>>> #This is equivalent to np.random.randint(0,5,3)
```
从` np.arange(5) `中产生一个非标准的 size为 3的随机采样:
```
>>> np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])
array([3, 3, 0])
```
从 `np.arange(5) `产生一个标准分布、size为 3、`没有重复替换`的随机采样：
```
>>> np.random.choice(5, 3, replace=False)
array([3,1,0])
>>> #This is equivalent to np.random.permutation(np.arange(5))[:3]
```
也可以这样，不必一定是整型数字：
```
>>> aa_milne_arr = ['pooh', 'rabbit', 'piglet', 'Christopher']
>>> np.random.choice(aa_milne_arr, 5, p=[0.5, 0.1, 0.1, 0.3])
array(['pooh', 'pooh', 'pooh', 'Christopher', 'piglet'],
      dtype='|S11')
```
实际使用中，首先创建一个mask变量，然后通过mask来对需要采样的数据进行采样：

```
  mask = np.random.choice(split_size, batch_size)
  captions = data['%s_captions' % split][mask]
  image_idxs = data['%s_image_idxs' % split][mask]
```

参考地址:
https://oldpan.me/archives/python-numpy-choice

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