Question

我需要根据加权循环法返回不同的值，这样20个中的1个获得A，20个中的1个获得B，其余的则转到C.

所以：

A => 5%
B => 5%
C => 90%

这是一个似乎有用的基本版本：

import random

x = random.randint(1, 100)

if x <= 5:
    return 'A'
elif x > 5 and x <= 10:
    return 'B'
else:
    return 'C'

这个算法是否正确？如果是的话，可以改进吗？

Answer 1

你的算法是正确的，如何更优雅：

import random
my_list = ['A'] * 5 + ['B'] * 5 + ['C'] * 90
random.choice(my_list)

Answer 2

没关系。更一般地说，你可以定义类似的东西：

from collections import Counter
from random import randint

def weighted_random(pairs):
    total = sum(pair[0] for pair in pairs)
    r = randint(1, total)
    for (weight, value) in pairs:
        r -= weight
        if r <= 0: return value

results = Counter(weighted_random([(1,'a'),(1,'b'),(18,'c')])
                  for _ in range(20000))
print(results)

给出了

Counter({'c': 17954, 'b': 1039, 'a': 1007})

如你所料，接近18：1：1。

Answer 3

如果你想使用加权随机而不是百分位随机，你可以制作自己的Randomizer类：

import random

class WeightedRandomizer:
    def __init__ (self, weights):
        self.__max = .0
        self.__weights = []
        for value, weight in weights.items ():
            self.__max += weight
            self.__weights.append ( (self.__max, value) )

    def random (self):
        r = random.random () * self.__max
        for ceil, value in self.__weights:
            if ceil > r: return value

w = {'A': 1.0, 'B': 1.0, 'C': 18.0}
#or w = {'A': 5, 'B': 5, 'C': 90}
#or w = {'A': 1.0/18, 'B': 1.0/18, 'C': 1.0}
#or or or

wr = WeightedRandomizer (w)

results = {'A': 0, 'B': 0, 'C': 0}
for i in range (10000):
    results [wr.random () ] += 1

print ('After 10000 rounds the distribution is:')
print (results)

Answer 4

这似乎是正确的，因为您使用具有独立绘制的uniform随机变量，每个数字的概率将为1/n（n = 100）。

您可以通过运行1000次来轻松验证算法，并查看每个字母的频率。

您可能考虑的另一种算法是生成一个数组，其中的字母给定每个字母所需的频率，并且只生成一个随机数，即数组中的索引

内存效率会降低，但应该效果更好

修改

回应@Joel Cornett评论，一个例子与@jurgenreza非常相似，但内存效率更高

import random data_list = ['A'] + ['B'] + ['C'] * 18 random.choice(data_list )

Python加权随机

4 个答案: