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 ']

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。

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。

def weighted_choice(choices):
   total = sum(w for c, w in choices)
   r = random.uniform(0, total)
   upto = 0
   for c, w in choices:
      if upto + w >= r:
         return c
      upto += w
   assert False, "Shouldn't get here"

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']

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。