从Python 3.6开始，随机模块中有一个方法选择。

In [1]: import random

In [2]: random.choices(
...:     population=[['a','b'], ['b','a'], ['c','b']],
...:     weights=[0.2, 0.2, 0.6],
...:     k=10
...: )

Out[2]:
[['c', 'b'],
 ['c', 'b'],
 ['b', 'a'],
 ['c', 'b'],
 ['c', 'b'],
 ['b', 'a'],
 ['c', 'b'],
 ['b', 'a'],
 ['c', 'b'],
 ['c', 'b']]

注意随机。选择将与替换样本，每个文档:

返回一个k大小的元素列表，这些元素是从替换的填充中选择的。

为确保回答的完整性，请注意:

当从一个有限的总体中抽取一个抽样单位并返回时 对于该种群，在其特征被记录下来之后， 在绘制下一个单元之前，采样被称为“与” 更换”。它基本上意味着每个元素可以被选择多于 一次。

如果您需要在不替换的情况下进行采样，那么就像@ronan-paixão的精彩回答所说的那样，您可以使用numpy。Choice，其replace参数控制这种行为。

我需要做这样的事情非常快速非常简单，从搜索的想法，我终于建立了这个模板。其思想是以json的形式从api接收加权值，这里是由dict模拟的。

然后将其转换为一个列表，其中每个值都与它的权重成比例地重复，只需使用random。选择从列表中选择一个值。

我尝试了10次、100次和1000次迭代。分布似乎很稳定。

def weighted_choice(weighted_dict):
    """Input example: dict(apples=60, oranges=30, pineapples=10)"""
    weight_list = []
    for key in weighted_dict.keys():
        weight_list += [key] * weighted_dict[key]
    return random.choice(weight_list)

从Python v3.6开始，是随机的。选项可用于从给定的填充中返回具有可选权重的指定大小的元素列表。

随机的。select (population, weights=None， *， cum_weights=None, k=1)

总体:包含独特观测值的列表。(如果为空，则引发IndexError) 权重:进行选择所需的更精确的相对权重。 Cum_weights:进行选择所需的累积权重。 K:要输出列表的大小(len)。(默认len () = 1)

一些注意事项:

1)利用加权抽样与替换，使绘制的项目以后可以被替换。权重序列中的值本身并不重要，但它们的相对比例却很重要。

np.random.choice只能将概率作为权重，也必须确保个人概率的总和达到1个标准，但这里没有这样的规定。只要它们属于数值类型(int/float/fraction, Decimal类型除外)，就仍然可以执行。

>>> import random
# weights being integers
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [12, 12, 4], k=10)
['green', 'red', 'green', 'white', 'white', 'white', 'green', 'white', 'red', 'white']
# weights being floats
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [.12, .12, .04], k=10)
['white', 'white', 'green', 'green', 'red', 'red', 'white', 'green', 'white', 'green']
# weights being fractions
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [12/100, 12/100, 4/100], k=10)
['green', 'green', 'white', 'red', 'green', 'red', 'white', 'green', 'green', 'green']

2)如果既没有指定weights，也没有指定cum_weights，则以等概率进行选择。如果提供了权重序列，则它必须与填充序列的长度相同。

同时指定weights和cum_weights将引发TypeError。

>>> random.choices(["white", "green", "red"], k=10)
['white', 'white', 'green', 'red', 'red', 'red', 'white', 'white', 'white', 'green']

3) cum_weights通常是itertools的结果。累加函数在这种情况下非常方便。

从文档链接: 在内部，相对权重被转换为累积权重 在进行选择之前，提供累计权重可以节省 工作。

因此，无论是提供weights=[12,12,4]还是cum_weights=[12,24,28]，对于我们所设计的情况都会产生相同的结果，并且后者似乎更快/更有效。

将权重排列成a 累积分布。 使用random.random()来选择一个随机的 浮点0.0 <= x < total。 搜索 用等分法进行分布。二等分的 如http://docs.python.org/dev/library/bisect.html#other-examples中的示例所示。

from random import random
from bisect import bisect

def weighted_choice(choices):
    values, weights = zip(*choices)
    total = 0
    cum_weights = []
    for w in weights:
        total += w
        cum_weights.append(total)
    x = random() * total
    i = bisect(cum_weights, x)
    return values[i]

>>> weighted_choice([("WHITE",90), ("RED",8), ("GREEN",2)])
'WHITE'

如果需要做出多个选择，可以将其分成两个函数，一个用于构建累积权重，另一个用于对随机点进行等分。

步骤1:生成您感兴趣的CDF F

步骤2:生成u.r.v. u

步骤3:求z=F^{-1}(u)

这种建模在概率论或随机过程课程中有描述。这是适用的，因为您有简单的CDF。

下面是Python 3.6标准库中包含的版本:

import itertools as _itertools
import bisect as _bisect

class Random36(random.Random):
    "Show the code included in the Python 3.6 version of the Random class"

    def choices(self, population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1):
        """Return a k sized list of population elements chosen with replacement.

        If the relative weights or cumulative weights are not specified,
        the selections are made with equal probability.

        """
        random = self.random
        if cum_weights is None:
            if weights is None:
                _int = int
                total = len(population)
                return [population[_int(random() * total)] for i in range(k)]
            cum_weights = list(_itertools.accumulate(weights))
        elif weights is not None:
            raise TypeError('Cannot specify both weights and cumulative weights')
        if len(cum_weights) != len(population):
            raise ValueError('The number of weights does not match the population')
        bisect = _bisect.bisect
        total = cum_weights[-1]
        return [population[bisect(cum_weights, random() * total)] for i in range(k)]

来源:https://hg.python.org/cpython/file/tip/Lib/random.py l340