Python - 從列表中選擇隨機對象

Question

我有對象列表“p”，每個對象都有一些數字“a”（例如p [3] .a = 5）。 我想從列表中選擇隨機對象，方式是選擇一個對象的概率與其a值成正比，即選擇a = 5的對象的概率是選擇具有a = 1的對象的概率的五倍。 我怎么能用Python / Pylab / Numpy做到這一點？

謝謝！

Answer 1

這適用於整數計數，但對於大數量計數不會有效。

c = collections.Counter({k:k.a for k in stuff})
random.choice(list(c.elements()))

Answer 2

這是一種更有效的方法。

import random

def weighted_choice(items):
    # check if no items exist
    if not items:
        return None

    # compute total of all weights
    total = sum(item.weight for item in items)

    # select a random point within the total
    selection = random.randint(0, total - 1)

    # find the corresponding item
    count = 0
    for item in items:
        count += item.weight
        if selection < count:
            return item

Answer 3

我建議使用bisect

from bisect import bisect

class Element(object):
    def __init__(self, value):
        self.a = value
    def __repr__(self):
        return 'Element({})'.format(self.a)

data = [Element(3), Element(5), Element(7), Element(1)]
last = 0
breakpoints = []
for element in data:
    breakpoints.append(last + element.a)
    last += element.a
print(breakpoints)

for random_value in xrange(last):
    pos = bisect(breakpoints, random_value)
    print(random_value, data[pos])

您必須使用斷點構建列表一次。 然后，只要您願意，您就可以使用相當快速的bisect算法。

最后一個循環只是為了演示結果。

編輯：獲取斷點的另一種方法（我不喜歡for-loop）：

values = [value.a for value in data]
breakpoints = [sum(values[:pos+1]) for pos in xrange(len(values))]