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)}')
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。