确保np.random.choice（）的列表内容总和为1

Question

上下文

在Python 3.5中，我正在制作一个函数来生成具有不同生物群系的地图-一个二维列表，其中第一层代表Y轴的线，项目代表X轴的项。

例：

 [ ["A1", "B1", "C1"], ["A2", "B2", "C2"], ["A3", "B3", "C3"] ] 

显示为：

 A1 B1 C1 A2 B2 C2 A3 B3 C3 

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目标

如果地图上的给定位置的邻居也是该生物群落，则该位置应该更有可能是该生物群落。 因此，如果给定广场的邻居都是伍兹，那么几乎可以保证该广场是伍兹。

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我的代码（到目前为止）

所有的生物群系都由类表示（ woodsBiome ， desertBiome ， fieldBiome ）。 它们都继承自baseBiome ，后者baseBiome用于填充网格。

我的代码采用函数形式。 它以最大的X和Y坐标为参数。 这里是：

def generateMap(xMax, yMax):
    areaMap = []  # this will be the final result of a 2d list

    # first, fill the map with nothing to establish a blank grid
    xSampleData = []  # this will be cloned on the X axis for every Y-line
    for i in range(0, xMax):
        biomeInstance = baseBiome()
        xSampleData.append(biomeInstance)  # fill it with baseBiome for now, we will generate biomes later
    for i in range(0, yMax):
        areaMap.append(xSampleData)

    # now we generate biomes
    yCounter = yMax  # because of the way the larger program works. keeps track of the y-coordinate we're on
    for yi in areaMap:  # this increments for every Y-line
        xCounter = 0  # we use this to keep track of the x coordinate we're on
        for xi in yi:  # for every x position in the Y-line
            biomeList = [woodsBiome(), desertBiome(), fieldBiome()]
            biomeProbabilities = [0.0, 0.0, 0.0]
            # biggest bodge I have ever written
            if areaMap[yi-1][xi-1].isinstance(woodsBiome):
                biomeProbabilities[0] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi+1].isinstance(woodsBiome):
                biomeProbabilities[0] += 0.2
            if areaMap[yi-1][xi+1].isinstance(woodsBiome):
                biomeProbabilities[0] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi-1].isinstance(woodsBiome):
                biomeProbabilities[0] += 0.2
            if areaMap[yi-1][xi-1].isinstance(desertBiome):
                biomeProbabilities[1] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi+1].isinstance(desertBiome):
                biomeProbabilities[1] += 0.2
            if areaMap[yi-1][xi+1].isinstance(desertBiome):
                biomeProbabilities[1] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi-1].isinstance(desertBiome):
                biomeProbabilities[1] += 0.2
            if areaMap[yi-1][xi-1].isinstance(fieldBiome):
                biomeProbabilities[2] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi+1].isinstance(fieldBiome):
                biomeProbabilities[2] += 0.2
            if areaMap[yi-1][xi+1].isinstance(fieldBiome):
                biomeProbabilities[2] += 0.2
            if areaMap[yi+1][xi-1].isinstance(fieldBiome):
                biomeProbabilities[2] += 0.2
            choice = numpy.random.choice(biomeList, 4, p=biomeProbabilities)
            areaMap[yi][xi] = choice

    return areaMap

说明：

如您所见，我从一个空列表开始。 我将baseBiome作为占位符添加到其中（最多xi == xMax和yi == 0 ），以便生成一个2D网格，然后可以循环通过它。

我创建了一个列表biomeProbabilities其中具有代表不同生物群落的不同索引。 在地图中的位置上循环时，我检查所选位置的邻居并根据其生物群系调整biomeProbabilities的值。

最后，我将numpy.random.choice()与biomeList和biomeProbabilities biomeList使用，使用每个项目的给定概率从biomeList进行选择。

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我的问题

如何确定biomeProbabilities中每个项目的总和等于1（以便numpy.random.choice将允许随机选择概率）？ 我看到两种合乎逻辑的解决方案：

a）分配新的概率，以使排名最高的生物群系获得0.8 ，然后是第二个0.4和第三个0.2

b）对每个加或减相等的金额，直到总和== 1

哪个选项（如果有）会更好，我将如何实施？

另外，有没有一种更好的方法来获得结果而不求助于我在这里使用的无尽if语句？

Answer 1

这听起来像是解决问题的复杂方法。 您将很难以这种方式工作，因为您将自己限制在单向前通过。

做到这一点的一种方法是选择一个随机位置以启动生物群系，然后以较高的概率（例如0.9）将其“扩展”到邻近的斑块。

（请注意，示例10行中存在代码错误-您必须复制内部列表）

import random
import sys


W = 78
H = 40

BIOMES = [
    ('#', 0.5, 5),
    ('.', 0.5, 5),
]

area_map = []

# Make empty map
inner_list = []
for i in range(W):
    inner_list.append(' ')
for i in range(H):
    area_map.append(list(inner_list))

def neighbors(x, y):
    if x > 0:
        yield x - 1, y
    if y > 0:
        yield x, y - 1
    if y < H - 1:
        yield x, y + 1
    if x < W - 1:
        yield x + 1, y

for biome, proba, locations in BIOMES:
    for _ in range(locations):
        # Random starting location
        x = int(random.uniform(0, W))
        y = int(random.uniform(0, H))

        # Remember the locations to be handled next
        open_locations = [(x, y)]
        while open_locations:
            x, y = open_locations.pop(0)

            # Probability to stop
            if random.random() >= proba:
                continue

            # Propagate to neighbors, adding them to the list to be handled next
            for x, y in neighbors(x, y):
                if area_map[y][x] == biome:
                    continue
                area_map[y][x] = biome
                open_locations.append((x, y))

for y in range(H):
    for x in range(W):
        sys.stdout.write(area_map[y][x])
    sys.stdout.write('\n')

当然，一种更好的方法（通常用于此类任务（例如在Minecraft中））是使用Perlin噪声函数。 如果特定区域的值高于某个阈值，请使用其他生物群落。 优点是：

• 惰性生成：您无需提前生成整个区域图，而实际上需要知道某个区域时，就可以确定该区域中的生物群系类型
• 看起来更真实
• Perlin为您提供实际值作为输出，因此您可以将其用于更多事物，例如地形高度，或用于混合多个生物群落（或者可以将其用于“湿润”，沙漠为0-20％，沙漠为20-60％）草，60-80％的沼泽，80-100％的水）
• 您可以叠加多个“大小”的噪声，例如，只需将它们相乘即可为您提供每个生物群系的详细信息

Answer 2

我建议：

biomeProbabilities = biomeProbabilities / biomeProbabilities.sum()

为了让您无尽的if语句，我建议使用预分配的方向数组，例如：

directions = [(-1, -1), (0, -1), (1, -1),
              (-1,  0),          (1,  0),
              (-1,  1), (0,  1), (1,  1)]

并使用它进行迭代，例如：

for tile_x, tile_y in tiles:
    for x, y in direction:
        neighbor = map[tile_x + x][tile_y + y]

@remram很好地回答了您可能会或可能不会用于生成地形的算法，因此我不会涉及这一主题。