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})

你可能想看看NumPy随机抽样分布

scipy.stats。Rv_discrete可能是您想要的。您可以通过values参数提供您的概率。然后，您可以使用分布对象的rvs()方法来生成随机数。

正如Eugene Pakhomov在评论中指出的那样，你也可以将p关键字参数传递给numpy.random.choice()，例如:

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

如果你使用的是Python 3.6或更高版本，你可以使用标准库中的random.choices() -请参阅Mark Dickinson的回答。

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})

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])

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