生成加权随机数

Question

嗨,我正在做一些基因组学课程的代码,我在某个方面遇到了困难.

我有一组互斥的活动 概率

我想用给定的概率模拟n次随机抽样事件.

输入:概率= {0.3,0.2,0.5}事件{e1,e2,e3} n = 100

输出:e3应为~50,e2为~20,e1为~30.请注意,这些可能不完全是50,20,30,因为经验值与理论值不同......

Answer 1

Python没有内置任何加权采样功能(NumPy/SciPy),但对于这样一个非常简单的情况,它非常简单:

import itertools
import random

probabilities = [0.3, 0.2, 0.5]
totals = list(itertools.accumulate(probabilities))

def sample():
    n = random.uniform(0, totals[-1])
    for i, total in enumerate(totals):
        if n <= total:
            return i

如果你没有Python 3.2+,你就没有这个accumulate功能; 如果列表确实如此简短,你可以使用低效的单行代码伪造它:

totals = [sum(probabilities[:i+1]) for i in range(len(probabilities))]

...或者您可以编写显式循环或丑陋的reduce调用,或从文档中复制等效的Python函数.

另外,请注意,如果您可以确定您的数字加起来为1.0 ,那么这random.uniform(0, totals[-1])只是一种更复杂的写作方式random.random().

一种快速测试方法:

>>> samples = [sample() for _ in range(100000)]
>>> samples.count(0)
29878
>>> samples.count(1)
19908
>>> samples.count(2)
50214

这些分别非常接近100000的30%,20%和50%.