Python 如何在元组列表中使用numpy.random.choice？

我需要以给定的概率做一个随机选择，从列表中选择一个元组

编辑： 每个元组的概率在概率列表中 我不知道忘记参数替换，默认情况下是无 同样的问题是使用数组而不是列表

下一个示例代码给出了一个错误：

import numpy as np

probabilit = [0.333, 0.333, 0.333]
lista_elegir = [(3, 3), (3, 4), (3, 5)]

np.random.choice(lista_elegir, 1, probabilit)

错误是：

ValueError: a must be 1-dimensional

---

如何解决这个问题？

根据函数的文档

a : 1-D array-like or int
    If an ndarray, a random sample is generated from its elements.
    If an int, the random sample is generated as if a was np.arange(n)

那么接下来呢,

lista_elegir[np.random.choice(len(lista_elegir),1,p=probabilit)]

你应该做你想做的。（

p=

根据注释添加；如果值一致，则可以省略）

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它是从[0,1,2]中选择一个数字，然后从列表中选择该元素。

问题是元组列表被解释为2D数组，而

choice

仅适用于1D数组或整数（解释为“从范围中选择”）。看

因此，解决这个问题的一种方法是传递元组列表的

len

，然后选择具有相应索引的元素，如中所述。如果首先将

lista_elegir

转换为

np.array

，这也适用于多个索引。然而，还有两个问题：

首先，调用函数的方式，

probabilit

将被解释为第三个参数，

replace

，而不是概率，即列表被解释为布尔值，这意味着您选择替换，但忽略实际概率。您可以通过将第三个参数作为

[1,0,0]

传递来轻松检查这一点。改用

p=probabilit

。第二，概率总和必须精确到1。你的密码只有

0.999

。似乎您必须稍微扭曲概率，或者如果它们都相同（因此假设均匀分布），则将该参数保留为

None

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我知道这篇文章很老了，但是把它留在这里，以防其他人会到这里来

对我来说，一个有效的方法是将列表转换为nparray。您可以在以后将其转换回列表

import numpy as np

numSamples = 2    
probabilit = [0.333, 0.333, 0.333] 
lista_elegir = [(3, 3), (3, 4), (3, 5)]

lista_elegir_arr = np.array(lista_elegir)

#make sure probabilities sum to 1, and if they are all the same they are not needed
np.random.choice(lista_elegir_arr, numSamples, p = None)

只是使用rundom

import random
import numpy as np

DIRECTIONS = [np.array([-1, 0]),
          np.array([0, 1]),
          np.array([1, 0]),
          np.array([0, -1])]

random.choice(DIRECTIONS)

结果得到了其中一个元组

一个简单的简明英语解答

numpy

1.19.2版

import numpy as np

probs = [.1, .2, .7]
vals = [(3, 0), (3, 1), (3, 2)]
n_samples = 5  # choose so may elements from vals

np.random.seed(1)  # fix random seed for reproducibility
inds = np.random.choice(len(vals), n_samples, p=probs)
rand_vals = [vals[ind] for ind in inds]
print(rand_vals)

输出

[(3, 2), (3, 2), (3, 0), (3, 2), (3, 1)]

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如果您只想以相同的概率绘制元素，可以使用标准库中的

random.choice

。我的numpy版本错误，因此无法测试，但根据，您是否尝试将列表设置为numpy

数组

？另外，您似乎缺少第三个参数

replace

。在Python 3.6中，当对多个项目进行采样时，上面的参数会给我一个错误：

只有整数缩放器数组可以转换为缩放器索引。通过强制转换为
int
或使用
范围（len（x））
而不是
len（x）
来解决此问题。一种解决方案是使用内联for循环：
[x[i]代表np中的i。选择（len（x），n）]
有效fine@Scipio这是因为
lista\u elegir
是一个列表。使用
np.asarray（lista_elegir）
按索引访问。请注意，当您转换回时，它将是一个列表列表，而不是元组列表。您还必须执行转换的第二步。我运行了代码段，它给出了相同的错误：“ValueError:a必须是一维的”还得到了np的ValueError
[(3, 2), (3, 2), (3, 0), (3, 2), (3, 1)]