我需要编写一个加权版本的 random.choice(列表中的每个元素都有不同的被选中概率)。这就是我想出的: def weightedChoice(choices): """Like random.choice, but each element can have a different chance of being selected. choices can be any iterable containing iterables with two items each. Technically...
3.choice和choices的区别 权重示例代码: 我们还可以使用weights参数来指定各个元素被选中的概率。 importrandom# 定义一组水果和对应的权重fruits=['apple','banana','cherry']weights=[1,2,3]# 'cherry'被选择的概率最大# 随机选择三个水果,带权重random_weighted_fruits=random.choices(fruits,weights=weights,k...
self.totals.append(running_total)defnext(self):rnd=random.random()*self.totals[-1]returnbisect.bisect_right(self.totals,rnd)def__call__(self):returnself.next() 在调用次数超过1000次的时候,WeightedRandomGenerator的速度是weighted_choice的100倍 所以我们在对同一组权重列表进行多次计算的时候选择方法4,...
为了实现按比例抽签,我们可以使用Python的random模块中的choices()函数。该函数允许我们根据指定的权重从给定的候选项中进行抽取。以下是使用该函数实现简单抽签的示例: importrandomdefweighted_random_choice(choices,weights,k=1):"""根据权重进行随机选择 Args: choices: 候选项列表 weights: 权重列表 k: 选择的数量...
rnd = random.random() * self.totals[-1] return bisect.bisect_right(self.totals, rnd) def __call__(self): return self.next() 在调用次数超过1000次的时候,WeightedRandomGenerator的速度是weighted_choice的100倍 所以我们在对同一组权重列表进行多次计算的时候选择方法4, 如果少于100次, 则使用方法3 ...
To sample the items, we will apply numpy.random.choice() over the item array and pass a specific size also, pass the probability array.Let us understand with the help of an example,Python code for weighted random sample of categories
1.2 random模块中的方法 # 这是有关Python中自带的random模块功能简介#"""Random variable generators. integers --- uniform within range sequences --- pick random element pick random sample pick weighted random sample generate random permutation distributions on the...
import random colors = ['red', 'blue', 'green'] weighted_colors = random.choices(colors, weights=[1, 2, 3], k=5) print(weighted_colors) 复制代码 输出: ['green', 'blue', 'blue', 'red', 'green'] 复制代码 使用numpy.random.choice()函数从给定的序列中选择多个元素,可以指定选择的次数...
⽐较直观的做法是把两个C放到列表中抽选，如[A, B, C, C]，使⽤Python内置的函数random.choice[A, B, C, C], 这样C抽到的概率即为50%。这个办法的问题是权重⽐较⼤的时候，浪费内存空间。更⼀般的⽅法是，将所有权重加和4，然后从[0, 4)区间⾥随机挑选⼀个值，将A, B, C占⽤不...
Generator接口提供了三种简单的方法来生成基本的随机数,不包括我们在随机选择项目示例中讨论的choice方法。除了random方法用于生成随机浮点数,integers方法用于生成随机整数,还有一个bytes方法用于生成原始的随机字节。这些方法中的每一个都调用底层BitGenerator实例上的相关方法。这些方法还允许生成的数字的数据类型进行更改,例...