Question

我需要用随机整数填充三个元素的numpy数组，这样数组的总和就是三（例如[0,1,2]）。

根据我的估算，有10个可能的数组：

111 012， 021， 102， 120， 201， 210， 300， 030， 003

我的想法是使用randint随机生成1到10之间的整数，然后使用查找表从上面的组合列表中填充数组。

有谁知道更好的方法？

Answer 1

我是这样做的：

>>> import numpy as np
>>> a=np.array([[1,1,1],[0,1,2],[0,2,1],[1,0,2],[1,2,0],[2,0,1],[2,1,0],[3,0,0],[0,3,0],[0,0,3]])
>>> a[np.random.randint(0,10)]
array([1, 2, 0])
>>> a[np.random.randint(0,10)]
array([0, 1, 2])
>>> a[np.random.randint(0,10)]
array([1, 0, 2])
>>> a[np.random.randint(0,10)]
array([3, 0, 0])

Answer 2

对于任意数组大小/总和，这是一种天真的编程方式：

def n_ints_summing_to_v(n, v):
  elements = (np.arange(n) == np.random.randint(0, n)) for i in range(v))
  return np.sum(elements, axis=0)

当然，这将与所需的金额成比例地减速，但对于小值则可以。

或者，我们可以根据从Multinomial分布中抽取样本来表达这一点，NumPy中有一个函数（参见here），如下所示：

def n_ints_summing_to_v(n, v):
  return np.random.multinomial(v, ones((n)) / float(n))

这要快得多！

Answer 3

这个问题可以在一般情况下解决，其中元素的数量及其总和都是可配置的。以下解决方案的一个优点是它不需要生成所有可能性的列表。这个想法是按顺序选择随机数，每个数字都小于所需的总和。每次选择数字时，所需金额都会减少：

import numpy

def gen(numel = 3, sum = 3):
    arr = numpy.zeros((numel,), dtype = numpy.int)
    for i in range(len(arr) - 1): # last element must be free to fill in the sum
        arr[i] = numpy.random.randint(0, sum + 1)
        sum -= arr[i]
        if sum == 0: break # Nothing left to do
    arr[-1] = sum # ensure that everything adds up
    return arr

print(gen())

此解决方案无法保证所有可能性都以相同的频率发生。在您列出的十种可能性中，四种以0开头，三种为1，两种为2，一种为3.这显然不是numpy.random.randint()为第一位数提供的均匀分布。

生成随机3元素Numpy整数数组，总和为3

3 个答案: