Python 如何根据概率从列表中选择项目

我有

a

和

b

a = [0.1, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1]

b = [apple, gun, pizza, sword, pasta, chicken, elephant]

现在我想创建一个包含3项的新列表c

根据列表a中的概率从列表b中选择这3项

列表c中的项目不应重复

例如，我正在寻找的输出

c = [gun,sword,pizza]

或

注意

---

（列表a的所有值之和为1，列表a和b中的项目数相同，实际上我在列表a和b中都有1000个项目，我想根据分配给它们的概率从列表中选择100个项目，python3）

使用

随机。选择

：

>>> import random
>>> print(random.choices(
...     ['apple', 'gun', 'pizza', 'sword', 'pasta', 'chicken', 'elephant'], 
...     [0.1, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1],
...     k=3
... ))
['gun', 'pasta', 'sword']

编辑：为了避免替换，您可以从填充中删除所选项目：

def choices_no_replacement(population, weights, k=1):
    population = list(population)
    weigths = list(weights)    
    result = []
    for n in range(k):
        pos = random.choices(
            range(len(population)), 
            weights,
            k=1
        )[0]
        result.append(population[pos])
        del population[pos], weights[pos]
    return result

测试：

>>> print(choices_no_replacement(
...     ['apple', 'gun', 'pizza', 'sword', 'pasta', 'chicken', 'elephant'],
...     [0.1, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1],
...     k=3
... ))
['gun', 'pizza', 'sword']

---

如果你对numpy持开放态度，那么答案很简单。是吗？另外，我不确定这与遗传算法或模糊模糊性有什么关系，所以我要删除那些标签。是的，对Numpy开放。我不确定你需要Numpy，只是。@Delgan文档建议它使用替换，但似乎没有理由避免它？文档表明这是用替换选择的，我看不到避免的方法。@roganjosh添加了一种方法，我认为使用numpy方法更容易：）我的“看不到避免的方法”更多是指

选择

没有阻止替换的参数。它似乎比numpy方法落后了一些，但它正在实现：）也许Python3.8会修复它。

>>> print(choices_no_replacement(
...     ['apple', 'gun', 'pizza', 'sword', 'pasta', 'chicken', 'elephant'],
...     [0.1, 0.3, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.1],
...     k=3
... ))
['gun', 'pizza', 'sword']