在Udacity免费课程AI for Robotics中，Sebastien Thurn对此进行了演讲。基本上，他用mod运算符%做了一个权重索引的圆形数组，将变量beta设为0，随机选择一个索引， for循环遍历N，其中N是指标的数量，在for循环中，首先按公式增加beta:

Beta = Beta +来自{0…2 * Weight_max}

然后在for循环中嵌套一个while循环per:

while w[index] < beta:
    beta = beta - w[index]
    index = index + 1

select p[index]

然后到下一个索引，根据概率(或课程中介绍的情况下的归一化概率)重新采样。

在Udacity上找到第8课，机器人人工智能的第21期视频，他正在讲粒子滤波器。

如果你有一个加权字典而不是一个列表，你可以这样写

items = { "a": 10, "b": 5, "c": 1 } 
random.choice([k for k in items for dummy in range(items[k])])

注意(k, k范围的虚拟物品(物品[k])]产生这个列表(' a ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' c ', ' b ', ' b ', ' b ', ' b ', ' b ']

一种方法是随机化所有权重的总和，然后使用这些值作为每个变量的极限点。以下是作为生成器的粗略实现。

def rand_weighted(weights):
    """
    Generator which uses the weights to generate a
    weighted random values
    """
    sum_weights = sum(weights.values())
    cum_weights = {}
    current_weight = 0
    for key, value in sorted(weights.iteritems()):
        current_weight += value
        cum_weights[key] = current_weight
    while True:
        sel = int(random.uniform(0, 1) * sum_weights)
        for key, value in sorted(cum_weights.iteritems()):
            if sel < value:
                break
        yield key

我可能已经来不及提供任何有用的东西了，但这里有一个简单，简短，非常有效的片段:

def choose_index(probabilies):
    cmf = probabilies[0]
    choice = random.random()
    for k in xrange(len(probabilies)):
        if choice <= cmf:
            return k
        else:
            cmf += probabilies[k+1]

不需要排序你的概率或用你的cmf创建一个向量，它一旦找到它的选择就会终止。内存:O(1)，时间:O(N)，平均运行时间~ N/2。

如果你有权重，只需添加一行:

def choose_index(weights):
    probabilities = weights / sum(weights)
    cmf = probabilies[0]
    choice = random.random()
    for k in xrange(len(probabilies)):
        if choice <= cmf:
            return k
        else:
            cmf += probabilies[k+1]

通解:

import random
def weighted_choice(choices, weights):
    total = sum(weights)
    treshold = random.uniform(0, total)
    for k, weight in enumerate(weights):
        total -= weight
        if total < treshold:
            return choices[k]

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。