Python 不返回均匀分布的随机选择

我试图用随机选择来模拟离散值的均匀分布。每次生成新集合时，表示唯一计数的键都会递增

为什么统一结果

（[2,2]）

发生的可能性小于

[1,3]

def sim_counts(size, values=[1,-1], popsize=2):
    
    count_dict = {}
    for i in range(popsize):
        X = random.choices(values,k=size)
        _, counts = np.unique(X, return_counts=True)
        
        if len(counts) == 1:
            counts = [0,counts[0]]
        key = str(np.sort(counts))

        if key not in count_dict:
            count_dict[key] = 0
            count_dict[key] +=1
        else:
            count_dict[key] +=1
            
    return count_dict
   
sim_counts(4, values=[1,-1], popsize=10000)

>>> {'[2 2]': 3747, '[0 4]': 1319, '[1 3]': 4934}

---

这实际上是一个数学问题，而不是编程问题

以下是产生

[3 1]

计数的所有排列：

[1, 1, 1, -1]
[1, 1, -1, 1]
[1, -1, 1, 1]
[-1, 1, 1, 1]
[-1, -1, -1, 1]
[-1, -1, 1, -1]
[-1, 1, -1, -1]
[1, -1, -1, -1]

以下是所有的

[2]

排列：

[1, 1, -1, -1]
[1, -1, 1, -1]
[-1, 1, 1, -1]
[1, -1, -1, 1]
[-1, 1, -1, 1]
[-1, -1, 1, 1]

---

因此比率是8:6，这是结果的近似比率。

作为代码整理的一部分，您设置了

key=str（numpy.sort（counts））

，这隐藏了使用该策略获得

[13]

密钥的两种方法

如果您在没有排序的情况下再次运行测试，我想您会发现

[2]

的结果比您预期的更常见，但是

[13]

和

[3 1]

的结果在单独较少的情况下组合成更大的数量

例如：

{'[3 1]': 2521, '[1 3]': 2550, '[2 2]': 3721, '[0, 4]': 1208}

---

另请参阅@barmar的答案，以更细致地了解导致出现问题的键的各个排列。

设置

key=str（计数）

而不是

key=str（numpy.sort（计数））

，您将看到原因：-）哦，天哪！谢谢，如果您执行了“从集合导入defaultdict”，然后设置count_dict=defaultdict（int），那么这段代码会更干净。那么你就可以不用if/else语句来做count_dict[key]+=1了。@JonSG，如果你把它作为一个答案写下来，我会接受它。@user2263572，或者在itThanks时使用

计数器。我犯了一个新手错误。