Python 随机选择 'percentage'

Question

前言

它看起来像是几个 Whosebug 问题的重复，但我的情况（可能）有点独特。

我的情况

我有一本字典。 key 是一个 string 而 value 是一个 integer.

我希望 python 脚本随机选择 N 个 keys.

值是被选中的可能性。密钥的值越高，随机选择密钥的机会就越大。

我的解决方案

所以使用其他一些 Whosebug post 和互联网的力量我设法使用 Weighted Random.

解决了这个问题

DICT_VAR= {'best':308281009, 'good':7066325, 'meh':26884, 'bad':71, 'terrible':16, 'never':0}

list_var = []
for i in DICT_VAR.keys():
    list_var.extend([i]*DICT_VAR[i])

print random.sample(list_var, 2) # get 2 random choice I suppose

问题（问题）

你可能注意到了，字典中的值可以非常大（可以无限大）也可以小到0（0是最小的，没有负数）。

运行此代码（数字稍大）导致我的计算机死机并且没有响应，直到我硬重置它。

我的问题

我应该如何处理这种情况？有没有其他适合我情况的随机选择方式，因为 Weighted Random 是当前情况下最糟糕的解决方案。

Answer 1

我这里假设值0意味着永远不应该选择键，键可能在样本中重复（在字典中是无关紧要的），我们可能会使用第三方模块——在本例中为 numpy。这是在 Python 3.6.4 中测试的代码，但我对其进行了修改，因此它应该运行在 Python 2.7 中，但我无法测试它那样。

DICT_VAR= {'best':308281009, 'good':7066325, 'meh':26884, 'bad':71,
           'terrible':16, 'never':0}

import numpy as np

keys, weights = zip(*DICT_VAR.items())
probs = np.array(weights, dtype=float) / float(sum(weights))
sample_np = np.random.choice(keys, 2, p=probs)
sample = [str(val) for val in sample_np]

然后 sample 将您的样本保存为关键字符串列表。请注意，键 'best' 的权重比其他权重大得多，因此您的样本几乎总是 ['best', 'best'].

解释一下我的代码：首先将字典的键（字符串）和值（权重）拆分成单独的列表。然后将权重更改为概率——权重越大概率越大，权重为零则概率为零。然后使用 numpy 的 choice 函数以概率作为权重来选择键样本。结果是一个 numpy 数组，但您似乎想要一个标准的 Python 列表，因此最后一行将键样本转换为标准列表。

当然，可以用标准 Python 编写一个相当短的例程，这样我们就可以避免使用 numpy。但它很可能会更慢。

您的例程运行缓慢的原因是它构建了一个大列表，每个键重复其值给定的次数，然后以均匀概率选择样本。对于您的示例数据，这意味着构建一个巨大的列表，比您的可用 RAM 大得多，这需要很多时间。 Numpy 的选择例程可以直接处理非均匀随机分布，而无需构建另一个列表。

Answer 2

在 Py 3.6 中，这是标准库的一部分，random.choices():

In []:
import random
random.choices(list(DICT_VAR.keys()), DICT_VAR.values(), k=2)

Out[]:
['best', 'best']

或者更神秘一点：

random.choices(*zip(*DICT_VAR.items()), k=2)

Python 随机选择 'percentage'

Python Random choice with 'percentage'

python

random

dictionary

biginteger

percentage