Question

可能重复：
Weighted random selection with and without replacement

我有一个很长的物品清单。我想根据概率从列表中随机选择一个项目。该列表如下所示：

class Item:
  def __init__(self, pid, hits, qtyPerOrder):
    self.pid = pid
    self.bay = hits
    self.qtyPerOrder = int(qtyPerOrder)

itemList = [('RGSCAF', 181  ,6), ('WAR10227', 54    ,3), ('AD2020WOC', 31   ,4)]

基本上，我想要一个将通过列表的函数，根据命中分配概率权重，然后根据概率随机选择n个对象。所以在这个例子中，对象（'RGSCAF'，181,6）返回的概率更高，因为它具有最高的命中值。

Answer 1

不是最快的解决方案，但它得到了重点：

def getNWeightedRandoms(n):
    retval = []
    for x in xrange(0,n):
        retval.append(weightedRandom())
    return retval

def weightedRandom():
    sum = 0
    for item in itemList:
        sum += item.bay
    i = random.randint(0,sum-1)
    for item in itemList:
        i -= item.bay
        if i<0:
            return item

Python：根据概率从对象列表中选择项目

1 个答案: