从 Numpy 数组的索引中采样的有效方法？

我想从 2D Numpy 数组的索引中进行采样，考虑到每个索引都按该数组内部的数字进行加权。我知道的方式是numpy.random.choice但是，这不会返回索引，而是返回数字本身。有什么有效的方法吗？

这是我的代码：

import numpy as np
A=np.arange(1,10).reshape(3,3)
A_flat=A.flatten()
d=np.random.choice(A_flat,size=10,p=A_flat/float(np.sum(A_flat)))
print d

你可以这样做：

import numpy as np

def wc(weights):
    cs = np.cumsum(weights)
    idx = cs.searchsorted(np.random.random() * cs[-1], 'right')
    return np.unravel_index(idx, weights.shape)

请注意，累积和是其中最慢的部分，因此如果您需要对同一数组重复执行此操作，我建议提前计算累积和并重用它。