我有一个文件,不同的值的一些概率,例如:

1 0.1
2 0.05
3 0.05
4 0.2
5 0.4
6 0.2

我想用这个分布生成随机数。是否存在处理此问题的现有模块?自己编写代码是相当简单的(构建累积密度函数,生成一个随机值[0,1]并选择相应的值),但这似乎应该是一个常见的问题,可能有人已经为它创建了一个函数/模块。

我需要这个,因为我想生成一个生日列表(它不遵循标准随机模块中的任何分布)。


当前回答

从Python 3.6开始,Python的标准库中就有了一个解决方案,即random.choices。

示例用法:让我们建立一个与OP问题中匹配的总体和权重:

>>> from random import choices
>>> population = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> weights = [0.1, 0.05, 0.05, 0.2, 0.4, 0.2]

现在choices(population, weights)生成一个样本,包含在一个长度为1的列表中:

>>> choices(population, weights)
[4]

可选的仅关键字参数k允许一次请求多个示例。这很有价值,因为有些准备工作是随机的。在生成样本之前,每次调用choice函数都要做的事情;通过一次生成多个样本,我们只需要做一次准备工作。这里我们生成一百万个样本,并使用集合。计数器来检查我们得到的分布是否与我们给出的权重大致匹配。

>>> million_samples = choices(population, weights, k=10**6)
>>> from collections import Counter
>>> Counter(million_samples)
Counter({5: 399616, 6: 200387, 4: 200117, 1: 99636, 3: 50219, 2: 50025})

其他回答

你可能想看看NumPy随机抽样分布

基于其他解决方案,您可以生成累积分布(作为整数或浮点数),然后您可以使用平分使其更快

这是一个简单的例子(我在这里使用整数)

l=[(20, 'foo'), (60, 'banana'), (10, 'monkey'), (10, 'monkey2')]
def get_cdf(l):
    ret=[]
    c=0
    for i in l: c+=i[0]; ret.append((c, i[1]))
    return ret

def get_random_item(cdf):
    return cdf[bisect.bisect_left(cdf, (random.randint(0, cdf[-1][0]),))][1]

cdf=get_cdf(l)
for i in range(100): print get_random_item(cdf),

get_cdf函数会将20、60、10、10转换为20、20+60、20+60+10、20+60+10+10

现在我们随机选择一个20+60+10+10的随机数。然后我们用二分法快速得到实际值

另一个答案,可能更快:)

distribution = [(1, 0.2), (2, 0.3), (3, 0.5)]  
# init distribution  
dlist = []  
sumchance = 0  
for value, chance in distribution:  
    sumchance += chance  
    dlist.append((value, sumchance))  
assert sumchance == 1.0 # not good assert because of float equality  

# get random value  
r = random.random()  
# for small distributions use lineair search  
if len(distribution) < 64: # don't know exact speed limit  
    for value, sumchance in dlist:  
        if r < sumchance:  
            return value  
else:  
    # else (not implemented) binary search algorithm  

也许有点晚了。但是你可以使用numpy.random.choice(),传递p参数:

val = numpy.random.choice(numpy.arange(1, 7), p=[0.1, 0.05, 0.05, 0.2, 0.4, 0.2])

(好吧,我知道你想要薄膜包装,但也许这些自制的解决方案对你来说不够简洁。: -)

pdf = [(1, 0.1), (2, 0.05), (3, 0.05), (4, 0.2), (5, 0.4), (6, 0.2)]
cdf = [(i, sum(p for j,p in pdf if j < i)) for i,_ in pdf]
R = max(i for r in [random.random()] for i,c in cdf if c <= r)

我伪确认,这是通过目测这个表达式的输出:

sorted(max(i for r in [random.random()] for i,c in cdf if c <= r)
       for _ in range(1000))