Question

class Agent:
    def __init__(self, state):
        self.state = state
#initialize values
state_0_agents = 10
state_1_agents = 10
numberofselections = 2 #number of agents who can choose to transition to the higher plane

#list of agents
agents = [Agent(0) for i in range(state_0_agents)]
agents.extend(Agent(1) for i in range(state_1_agents))

random.choice(agents)

嘿那里！所以我想从这个Agent列表中随机选择一些代理，其状态我最终会改变1.不幸的是随机选择函数在所有元素中进行选择。但是我想只选择那些状态为0的人。

如果没有创建新列表，我希望这样做。

Answer 1

我在这里看到3个选项：

无论如何创建一个列表，您可以使用列表解析来完成：
```
random.choice([a for a in agents if a.state == 0])
```
将random.choice()调用放入循环中，继续尝试，直到找到符合条件的调用：
```
while True:
    agent = random.choice(agents)
    if agent.state == 0:
        break
```

索引agents列表，然后从该索引中选择;这些只是名单：

agent_states_index = {}
for index, agent in enumerate(agents):
    agent_states_index.setdefault(agent.state, []).append(index)

agent_index = random.choice(agent_states_index[0])
agent = agents[agent_index]

Answer 2

我知道有四种算法。

第一部分详见this answer。遍历数组，然后如果遇到满足条件的元素，请检查随机整数是否小于(1/(however many elements you've passed that satisfy the condition))。

第二种是迭代你的数组，添加一个满足条件的新数组元素，然后从该列表中随机选择一个。

这两种算法都在O（n）时间内运行，其中n是数组的大小。如果它存在并且满足条件，它们可以保证找到元素。

另外两种算法要快得多。它们都在O（1）时间运行，但有一些主要的弱点。

首先是随机选择索引，直到你找到满足条件的索引。这具有潜在的无限时间复杂度，但在实践中是O（1）。（如果很少有元素满足条件并且数组非常大，例如10000个元素中的1，则变慢。）如果元素不存在，也不能保证找到元素。如果没有满足条件的元素，你要么有一个无限循环，要么必须编写算法来进行有限数量的猜测，你可能会错过一个元素，即使它在那里。

第二种方法是选择一个随机索引，然后继续增加它，直到找到满足条件的索引。保证找到可接受的索引或查看所有索引而不进入无限循环。它具有不完全随机的缺点。显然，如果每次将索引递增1，它将真的，非常非随机（如果数组中有可接受索引的块）。但是，如果你从少数几个数字中随机选择一个增量到数组元素的数量，那么它仍然不公平和随机，但是相当公平和随机，并保证成功。

同样，最后2个算法速度非常快，但要么保证不起作用，要么保证不完全随机。我不知道一种快速，保证工作，完全公平和随机的算法。

Answer 3

使用numpy.where：

import numpy as np

class Agent:
    def __init__(self, state):
        self.state = state

#initialize values
state_0_agents = 10
state_1_agents = 10

#list of agents
agents = [0]*state_0_agents
agents += [1]*state_1_agents

selected_agent_idx = random.choice(np.where(np.array(agents) == 0))

Answer 4

您还可以在numpy中使用nonzero函数，因为它返回一个迭代次数不为零的索引列表。然后，您可以将其与choice函数结合使用，以更改该列表的元素索引中的随机值：

import numpy as np
index_agent0 = np.nonzero(agents==0)[0]
agents[np.random.choice(index_agent0)] = 1

以属性为条件选择列表中的随机元素

4 个答案: