使用Python 3.7.3,在给定目录中的文件加权列表中随机选择/选择

时间:2019-07-02 20:29:35

标签: python python-3.x numpy random series

使用Python 3.7.3,我需要从给定目录中的文件加权列表中随机选择。权重取决于文件的最新程度以及用户是否被标记为收藏夹(文件越新,选择频率越高)。

设置权重的最有效方法是什么?我希望我随机选择的元素的分布行为与列表中权重的分布相同。收藏夹标志将存储在一个字典中,该字典以文件名为键,值为true / false作为值。

假设权重列表中的项目数必须等于filesList中的元素数,并且权重列表必须加起来等于1。而且,这是在Raspberry Pi 3/4上运行的。

如果还有另一种方法比numpy.random.choice好,那我就全力以赴了。

我研究了Randomly selecting an element from a weighted list

import numpy, collections

#filesList = os.listdir('./assets')    

filesList= ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o'] 

count = len(filesList)

Favorites = {}
for key in Listy:
    Favorites[key] = random.choice([True, False])

weights = [   0.01666666666666667,
0.02666666666666667,
0.03666666666666667,
0.04666666666666667,
0.05666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.06666666666666667,
0.07666666666666667,
0.08666666666666667,
0.09666666666666667,
0.10666666666666667,
0.11666666666666667]

# Currently the code for setting the weights is commented out, as I'm not sure how to do it. Above is an example of distribution. 

#weights = [0 for x in range(count)]
#for x in range(count):
#    #offset = ?
#    weights[x-1] = 1/count #+ offset


print(f'Favorites: {Favorites}')
print('weights', weights)    

sum = 0     #sum of all weight values must be 1
for weight in weights:
    sum += weight

print(f'sum of weights: {sum}')

l = [numpy.random.choice(filesList, p=weights) for _ in range(10000)]

print(f'Results: {collections.Counter(l)}')

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

从python 3.6开始,有random.choices(),它接受​​权重。

权重不必归一化,这意味着它们不必求和为1。

import random

choices = random.choices(filesList, weights=weights)
print(choices[0])

编辑:现在,我意识到问题在于实际重量,这是一些建议。对于每个文件,计算如下权重:

def compute_weight(age_in_days, favorite):
    age_factor = 1 #set to how much you want age to matter
    favorite_factor = 1 #set how much you want the favorite to matter
    if favorite:
        return math.exp(-age_in_days*age_factor) * (favorite_factor+1)
    else:
        return math.exp(-age_in_days*age_factor)

或类似的东西。也许添加favorite_factor而不是相乘,而只是玩弄它。