我需要写一个加权版的random。选择(列表中的每个元素有不同的被选择的概率)。这是我想到的:
def weightedChoice(choices):
"""Like random.choice, but each element can have a different chance of
being selected.
choices can be any iterable containing iterables with two items each.
Technically, they can have more than two items, the rest will just be
ignored. The first item is the thing being chosen, the second item is
its weight. The weights can be any numeric values, what matters is the
relative differences between them.
"""
space = {}
current = 0
for choice, weight in choices:
if weight > 0:
space[current] = choice
current += weight
rand = random.uniform(0, current)
for key in sorted(space.keys() + [current]):
if rand < key:
return choice
choice = space[key]
return None
这个函数对我来说太复杂了，而且很丑。我希望这里的每个人都能提供一些改进的建议或其他方法。对我来说，效率没有代码的整洁和可读性重要。
如果你没有提前定义你想要选择多少项(所以，你没有做k=10这样的事情)，你只有概率，你可以做下面的事情。注意，你的概率加起来不需要等于1，它们可以相互独立:
soup_items = ['pepper', 'onion', 'tomato', 'celery']
items_probability = [0.2, 0.3, 0.9, 0.1]
selected_items = [item for item,p in zip(soup_items,items_probability) if random.random()<p]
print(selected_items)
>>>['pepper','tomato']
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。
这取决于你想对分布进行多少次抽样。
假设要对分布进行K次抽样。当n是分布中的项数时，每次使用np.random.choice()的时间复杂度为O(K(n + log(n)))。
在我的例子中，我需要对相同的分布进行多次采样，阶数为10^3其中n阶数为10^6。我使用了下面的代码，它预先计算了累积分布，并在O(log(n))中对其进行采样。总体时间复杂度为O(n+K*log(n))。
import numpy as np
n,k = 10**6,10**3
# Create dummy distribution
a = np.array([i+1 for i in range(n)])
p = np.array([1.0/n]*n)
cfd = p.cumsum()
for _ in range(k):
x = np.random.uniform()
idx = cfd.searchsorted(x, side='right')
sampled_element = a[idx]
粗糙的，但可能足够:
import random
weighted_choice = lambda s : random.choice(sum(([v]*wt for v,wt in s),[]))
这有用吗?
# define choices and relative weights
choices = [("WHITE",90), ("RED",8), ("GREEN",2)]
# initialize tally dict
tally = dict.fromkeys(choices, 0)
# tally up 1000 weighted choices
for i in xrange(1000):
tally[weighted_choice(choices)] += 1
print tally.items()
打印:
[('WHITE', 904), ('GREEN', 22), ('RED', 74)]
假设所有权重都是整数。它们的和不一定是100，我这么做只是为了让测试结果更容易理解。(如果权重是浮点数，则将它们都乘以10，直到所有权重>= 1。)
weights = [.6, .2, .001, .199]
while any(w < 1.0 for w in weights):
weights = [w*10 for w in weights]
weights = map(int, weights)
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)
