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)

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。

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]

如果不介意使用numpy，可以使用numpy.random.choice。

例如:

import numpy

items  = [["item1", 0.2], ["item2", 0.3], ["item3", 0.45], ["item4", 0.05]
elems = [i[0] for i in items]
probs = [i[1] for i in items]

trials = 1000
results = [0] * len(items)
for i in range(trials):
    res = numpy.random.choice(items, p=probs)  #This is where the item is selected!
    results[items.index(res)] += 1
results = [r / float(trials) for r in results]
print "item\texpected\tactual"
for i in range(len(probs)):
    print "%s\t%0.4f\t%0.4f" % (items[i], probs[i], results[i])

如果你知道你需要提前做多少选择，你可以不像这样循环:

numpy.random.choice(items, trials, p=probs)

从版本1.7.0开始，NumPy有一个支持概率分布的选择函数。

from numpy.random import choice
draw = choice(list_of_candidates, number_of_items_to_pick,
              p=probability_distribution)

注意，probability_distribution是一个与list_of_candidate顺序相同的序列。您还可以使用关键字replace=False来更改行为，这样绘制的项就不会被替换。

加权选择的一个非常基本和简单的方法如下:

np.random.choice(['A', 'B', 'C'], p=[0.3, 0.4, 0.3])