Python实现基于权重的随机数2种方法

作者:junjie 时间:2022-10-13 03:25:40 

问题:

例如我们要选从不同省份选取一个号码,每个省份的权重不一样,直接选随机数肯定是不行的了,就需要一个模型来解决这个问题。
简化成下面的问题:

 字典的key代表是省份,value代表的是权重,我们现在需要一个函数,每次基于权重选择一个省份出来
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

解决:

这是能想到和能看到的最多的版本,不知道还没有更高效好用的算法。


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
#python2.7x
#random_weight.py
#author: orangleliu@gmail.com 2014-10-11

'''''
每个元素都有权重,然后根据权重随机取值

输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
输出一个值
'''
import random
import collections as coll

data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11}

#第一种 根据元素权重值 "A"*2 ..等,把每个元素取权重个元素放到一个数组中,然后最数组下标取随机数得到权重
def list_method():
all_data = []
for v, w in data.items():
 temp = []
 for i in range(w):
  temp.append(v)
 all_data.extend(temp)

n = random.randint(0,len(all_data)-1)
return all_data[n]

#第二种 也是要计算出权重总和,取出一个随机数,遍历所有元素,把权重相加sum,当sum大于等于随机数字的时候停止,取出当前的元组
def iter_method():
total = sum(data.values())
rad = random.randint(1,total)

cur_total = 0
res = ""
for k, v in data.items():
 cur_total += v
 if rad<= cur_total:
  res = k
  break
return res

def test(method):
dict_num = coll.defaultdict(int)
for i in range(100):
 dict_num[eval(method)] += 1
for i,j in dict_num.items():
 print i, j  

if __name__ == "__main__":
test("list_method()")
print "-"*50
test("iter_method()")

一次执行的结果


A 4
C 14
B 7
E 44
D 31
--------------------------------------------------
A 8
C 16
B 6
E 43
D 27


思路:

思路都很原始可以参考下面的连接,还有别的好方法一起交流!!
代码: https://gist.github.com/orangle/d83bec8984d0b4293710
参考:
https://www.jb51.net/article/65060.htm
https://www.jb51.net/article/65058.htm

标签:Python,权重,随机数
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