长度为n的布尔的pythonic随机列表,正好是k个Trues

Question

假设我们想要一个具有完全实例的n 0/ 1元素列表.有没有一行理解或更多pythonic方式来做到这一点比以下？k1

def random_include(n, k):
    ret = []
    to_include = set(random.sample([i for i in range(n)], k))
    for i in range(n): 
        if i in to_include:
            ret.append(1)
        ret.append(0)

Answer 1

这是一个单线解决方案.

output = sorted([1] * k + [0] * (n - k), key=lambda k: random.random())

Answer 2

使用random.shuffle(文档):

random_list = [False] * j + [True] * k
random.shuffle(random_list)

会给你一个随机j时间False和k时间的列表True.

请注意,实现自定义shuffle算法通常是有问题的,因为编写一个产生看似随机结果的算法非常容易,但不提供恒定的概率分布.即某些序列比其他序列更可能!

这在Jeff Atwood关于这个主题的博客文章中得到了广泛的探索.正确的解决方案,如果你想要一个正确的混乱序列是使用Fisher-Yates算法,这正是random.shuffle()需要注意的事情:

def shuffle(self, x, random=None, int=int):
    randbelow = self._randbelow
    for i in reversed(range(1, len(x))):
        # pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
        j = randbelow(i+1) if random is None else int(random() * (i+1))
        x[i], x[j] = x[j], x[i]

因此,最好依靠random.shuffle()而不是想出一个聪明的方法来自己洗牌!