Question

我有一个单词列表

count=100    
list = ['apple','orange','mango']

对于上面使用随机函数的计数，是否有可能选择40％的苹果时间，30％的橙色时间和30％的时间芒果？

代表：

for the count=100, 40 times apple, 30 times orange and 30 times mango.

此选择必须随机发生

Answer 1

根据对generating discrete random variables with specified weights问题的回答，您可以使用numpy.random.choice获得比使用random.choice快20倍的代码：

from numpy.random import choice

sample = choice(['apple','orange','mango'], p=[0.4, 0.3, 0.3], size=1000000)

from collections import Counter
print(Counter(sample))

输出：

Counter({'apple': 399778, 'orange': 300317, 'mango': 299905})

更不用说它实际上比“以所需比例构建列表然后随机播放”更容易。

此外，随机播放总会产生完全 40％的苹果，30％的橙子和30％的芒果，这与根据离散概率分布生成“百万水果样本”的说法不同。后者是两个choice解决方案所做的（以及bisect）。如上所示，使用numpy时，约有 40％苹果等。

Answer 2

最简单的方法是以所需的比例建立一个列表，然后将其洗牌。

>>> import random
>>> result = ['apple'] * 40 + ['orange'] * 30 + ['mango'] * 30
>>> random.shuffle(result)

编辑计数真正为1,000,000的新要求：

>>> count = 1000000
>>> pool = ['apple'] * 4 + ['orange'] * 3 + ['mango'] * 3
>>> for i in xrange(count):
        print random.choice(pool)

更慢但更通用的替代方法是bisect和cumulative probability distribution：

>>> import bisect
>>> choices = ['apple', 'orange', 'mango']
>>> cum_prob_dist = [0.4, 0.7]
>>> for i in xrange(count):
        print choices[bisect.bisect(cum_prob_dist, random.random())]

使用python生成随机单词

2 个答案: