Numpy如何基于另一数组条件从主数组中随机抽取指定数量元素

你代码里的p参数是用来指定每个元素被选中的概率分布的，需要和输入数组长度一致的一维数组，而你传入的np.where(selector>2)返回的是满足条件的索引组成的元组，完全不符合参数要求，自然会报错。
你需求的本质是先限定可选元素的范围，再做随机抽样，不需要用到p参数，直接先筛选符合条件的元素再抽样即可。

最简洁的写法：

import numpy as np

main_array = np.array([11,12,13,14,15,16])
selector = np.array([0,1,2,3,3,3])
# 第一步：筛选出selector对应位置值>2的所有元素作为候选集
candidates = main_array[selector > 2]
# 第二步：从候选集中无放回抽取3个元素
y = np.random.choice(candidates, 3, replace=False)

如果你后续需要用到选中元素在原数组的索引，可以用先筛选索引的写法：

# 取所有满足selector>2的原数组索引
valid_idx = np.where(selector > 2)[0]
# 从合法索引里无放回抽3个
picked_idx = np.random.choice(valid_idx, 3, replace=False)
# 从原数组取对应元素
y = main_array[picked_idx]

两种写法得到的y都是从[14,15,16]中随机排序的结果，符合你的预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sixtytrees