如何分配 Python 中的值？

Question

所以我正在尝试计算 CSGO 皮肤上漂浮的可能性。浮点数是 0 和 1 之间的值，它们分为 五个部分 。

崭新出厂 （0 到 0.07）3%，略有磨损 （0.07 到 0.14）24%，久经沙场 (0.14 到 0.38) 33%，破旧不堪 (0.38 到 0.45) 24% 和战痕累累 (0.45 到 1.0) 16%.

如您所见，浮点值之间的分布并不均匀，而是加权。然而，在每个部分中，值然后 均匀分布 ，例如： https://blog.csgofloat.com/content/images/2020/07/image-6.png

当你引入 float caps 时，它会变得棘手，这意味着 float 不再介于 0 和 1 之间，而是介于 0.14 和 0.65 之间。

该值的计算方式如下：

根据权重选择一个版块。

该部分范围内的浮点数是随机生成的。

最后的浮点数是根据这个公式计算出来的： final_float = 浮动 * (max_float - min_float) + min_float float 是随机生成的值，最大值和 min_float 上限和下限（在本例中为 0.14 和 0.65）。

我现在想计算分布有上限的皮肤在五个部分。

我该怎么做？提前谢谢你。

Answer 1

使用numpy库很简单：

import numpy as np

# input data
n_types = 5
types_weights = np.array([0.03, 0.24, 0.33, 0.24, 0.16])
types_intervals = np.array([0.0, 0.07, 0.14, 0.38, 0.45, 1.0])

# simulate distribution, by generating `n_samples` random floats 
n_samples = 1000000
type_samples = np.random.choice(range(n_types), p=types_weights, size=n_samples, replace=True, )
float_ranges_begin = types_intervals[type_samples]
float_ranges_end = types_intervals[type_samples + 1]
float_samples = float_ranges_begin + np.random.rand(n_samples) * (float_ranges_end - float_ranges_begin)

# plot results
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.hist(float_samples, bins=100, density=True, rwidth=0.8)
# to see types names instead
# plt.xticks(types_intervals, types + ['1.0'], rotation='vertical', fontsize=16)
plt.xlabel('Float', fontsize=16)
plt.ylabel('Probability density', fontsize=16);

编辑

如果你想找到精确分布，那么这也很容易，虽然你的“可扩展”要求对我来说并不完全清楚

n_types = 5
types = ['Factory New', 'Minimal Wear', 'Field-Tested', 'Well-Worn', 'Battle-Scarred']
types_weights = np.array([0.03, 0.24, 0.33, 0.24, 0.16])
types_intervals = np.array([-0.0001, 0.07, 0.14, 0.38, 0.45, 1.0])

# corerspond to top values on my plot, approximately [0.4 3.4 1.37 3.4 0.3]
types_probability_density = types_weights / (types_intervals[1:] - types_intervals[:-1])

def float_probability_density(x):
  types = np.searchsorted(types_intervals, x) - 1
  return types_probability_density[types]

sample_floats = np.linspace(0.0, 1.0, 100)
plt.figure(figsize=(16,8))
plt.bar(sample_floats, float_probability_density(sample_floats), width=0.005)

如何分配 Python 中的值？

How to distribute values in Python?

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