在给定随机矩阵P的情况下，以概率P [i，j]随机选择对（i，j）

Question

我有numpy二维数组P，使得P [i，j]> = 0并且所有P [i，j]总和为1。如何以概率P [i，j]？

选择一对索引（i，j） 编辑：我对numpy构建函数很感兴趣。这个问题有什么问题吗？可能是一维数组？

Answer 1

这是python中的一个简单算法，可以满足您的需求。

让我们以单维数组P为[0.1,0.3,0.4,0.2]。逻辑可以扩展到任意数量的维度。

现在我们将每个元素设置为其前面所有元素的总和： P =＆gt; [0,0.1,0.4,0.8,1]

使用随机生成器，我们生成介于0和1之间的数字。假设x = 0.2。 使用简单的二进制搜索，我们可以确定x位于第一个元素和第二个元素之间。我们只选择x的这个值的第一个元素。

仔细观察，0 =＆lt; X＆lt; 0.1是0.1。 0.1 =＆lt; x＆lt; 0.4是0.3，依此类推。

对于2D数组，最好将其转换为1D数组，即使您应该能够实现2D数组二进制搜索算法。

Answer 2

# setup
import bisect
import numpy as np
cs = P.cumsum()

# get random value
r = np.random.uniform()
i, j = divmod(cs.searchsorted(r), P.shape[1])

O（n）初始设置，O（log n）选择。

Answer 3

样本设置：

P = np.random.random((20, 10)) # Initializing P matrix
P = P/P.sum() # Normalizing probability matrix

P.ravel()展平概率矩阵P。

ij = np.random.choice(range(P.size), p=P.ravel()) 

ij告诉使用概率矩阵P

中的权重随机选择P中的哪个元素

i, j = np.unravel_index(ij, P.shape) 

i, j是矩阵P

中所选元素的坐标