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实例方法中np.random.choice()未按预期工作。

确保在类定义中正确导入numpy(如import numpy as np)。请注意,方法中使用的随机种子将影响np.random.choice()的输出。如果需要可重复的结果,请在np.random.choice()函数中传递一个固定的随机种子。以下是一个示例代码:

import numpy as np

class MyClass:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def select_random_element(self, seed=None):
        if seed:
            np.random.seed(seed)
        return np.random.choice(self.data)

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
obj = MyClass(my_list)
print(obj.select_random_element(42))  # Output: 3
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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