Question

我有一个大型代码，根据从probability density function（PDF）获取的概率，在一个点上对数组中的值进行采样。

要做到这一点，我使用的numpy.random.choice工作正常，直到numpy 1.8.0。这是一个MWE（文件pdf_probs.txt可以下载here）：

import simplejson
import numpy as np

# Read probabilities from file.
f = open('pdf_probs.txt', 'r')
probs = simplejson.load(f)
f.close()

print sum(probs)  # <-- Not *exactly* 1. but very close: 1.00000173042
# Define array.
arr = np.linspace(1., 100., len(probs))

# Get samples using the probabilities in probs.
samples = np.random.choice(arr, size=1000, replace=True, p=probs)

问题是，在使用numpy 1.9.0对其进行测试后，上述代码失败并显示错误：

Traceback (most recent call last):
  File "numpy_180_vs_190_np_random_choice.py", line 13, in <module>
    samples = np.random.choice(arr, size=1000, replace=True, p=probs)
  File "mtrand.pyx", line 1083, in mtrand.RandomState.choice (numpy/random/mtrand/mtrand.c:10106)
ValueError: probabilities do not sum to 1

鉴于使用非常小的浮点数时出现的小偏差，PDF概率的总和将不会总和为 1.

从我可以收集到的numpy（1.8.0}的早期版本显然比新1.9.0版本具有更大的容差，但我可能错了。

为什么这适用于numpy 1.8.0但不适用于1.9.0？如何使我的代码能够使用新的1.9.0版本？

Answer 1

我认为1.7e-6是一个足够大的相对错误，值得抱怨。但是，如果您确信错误可以忽略不计，则可以轻松地重新规范化：

>>> probs = np.array(probs)
>>> probs /= probs.sum()
>>> probs.sum()
1.0
>>> samples = np.random.choice(arr, size=1000, replace=True, p=probs)
>>> samples[:5]
array([  1.37635054,   1.1287515 ,   1.7229892 ,  19.8967587 ,   2.07953181])

numpy 1.9.0：ValueError：概率不总和为1

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