Python学习：random模块下的choices()函数详解

2023-09-08 06:13| 来源: 网络整理| 查看: 265

1.random.choice(seq)函数

从非空序列中随机选取一个数据并返回，该序列可以是list、tuple、str、set。

举例：

import random print(random.choice('choice')) 结果：choice其中任意一个字母，可能是c也可能是h... 2.random.choices(population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1)函数 population：集群。weights：相对权重。cum_weights：累加权重。k：选取次数。

作用：从集群中随机选取k次数据，返回一个列表，可以设置权重。

注意：每次选取都不会影响原序列，每一次选取都是基于原序列。

举例：

import random a = [1,2,3,4,5] print(random.choices(a,k=6)) 解析：重复6次从列表a中的各个成员中选取一个数输出，各个成员出现概率基本持平。结果：[5, 4, 5, 4, 1, 3]（随机生成的） print(random.choices(a,weights=[0,0,1,0,0],k=6)) 解析：重复6次从列表a中提取3，最终得到[3, 3, 3, 3, 3, 3] 结果：[3, 3, 3, 3, 3, 3]（固定结果） print(random.choices(a,weights=[1,1,1,1,1],k=6)) 解析：重复6次从列表a中的各个成员中选取一个数输出，各个成员出现概率基本持平。结果：[5, 4, 3, 5, 4, 3]（随机生成的） print(random.choices(a,cum_weights=[1,1,1,1,1],k=6)) 结果：[1, 1, 1, 1, 1, 1]（固定结果）

可以自己多输出几次看看规律。

结论：

参数weights设置相对权重，它的值是一个列表，设置之后，每一个成员被抽取到的概率就被确定了。比如weights=[1,2,3,4,5],那么第一个成员的概率就是P=1/(1+2+3+4+5)=1/15。 cum_weights设置累加权重，Python会自动把相对权重转换为累加权重，即如果你直接给出累加权重，那么就不需要给出相对权重，且Python省略了一步执行。比如weights=[1,2,3,4],那么cum_weights=[1,3,6,10] 这也就不难理解为什么cum_weights=[1,1,1,1,1]输出全是第一个成员1了。

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