Python 概率列表创建

以下问题：有一个基三元组（0,1,0）

现在，我尝试创建一个给定范围内已更改的三元组列表

制约因素：

三元组[0]和三元组[2]的最大值应为r，例如r=0.2

和（三）=1

triple[0]不必等于triple[1]，而应按给定的逐步参数s增加，如s=0.02

在上面提到的这个例子中，我们的方法应该创建

lst = [(0.0, 1, 0.0),(0.02, 0.98, 0.), (0.04, 0.96,0), (0.04,0.94, 0.02), (0.06,0.94,0), (0.06, 0.92, 0.02), (0.06, 0.9, 0.04), ...]

有什么好办法吗

也许您有一个想法，创建这些没有嵌套循环的列表（可能是使用numpy？）

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非常感谢

您可以创建一个函数，使三元组如您所述。。。例如：

def make_triple(r=0.2, s=0.02):
    element_one = round(random.uniform(0, r), 2)
    max_s = r/s
    element_three = random.randint(0, max_s) * s
    element_two = round(1 - element_one - element_three, 2)
    return (element_one, element_two, element_three)

然后创建一个调用此函数的循环：

list_of_triples = []
for i in range(5):
    list_of_triples.append(make_triple(0.2, 0.02))

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就这样！无需嵌套循环。

您可以创建一个函数，使三元组如您所述。。。例如：

def make_triple(r=0.2, s=0.02):
    element_one = round(random.uniform(0, r), 2)
    max_s = r/s
    element_three = random.randint(0, max_s) * s
    element_two = round(1 - element_one - element_three, 2)
    return (element_one, element_two, element_three)

然后创建一个调用此函数的循环：

list_of_triples = []
for i in range(5):
    list_of_triples.append(make_triple(0.2, 0.02))

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就这样！不需要嵌套循环。

这里有一个列表理解，它应该提供满足您的约束条件的所有3元组（据我所知）。因为范围函数只接受整数，所以它比我想要的要笨重一点：

r = 0.2
s = 0.02
steps = int(math.ceil(r/s))
lst = [(a*s, 1-(a+b)*s, b*s) for b in range(steps) for a in range(steps)]

结果:

>>> lst[0:4]
[(0.0, 1.0, 0.0), (0.02, 0.98, 0.0), (0.04, 0.96, 0.0), (0.06, 0.94, 0.0)]
>>> lst[90:94]
[(0.0, 0.8200000000000001, 0.18), (0.02, 0.8, 0.18), (0.04, 0.78, 0.18), (0.06, 0.76, 0.18)]

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在这段代码中，第一个和最后一个值仅上升到0.18，我不确定这是否合适（约束是

r = 0.2
s = 0.02
steps = int(math.ceil(r/s))
lst = [(a*s, 1-(a+b)*s, b*s) for b in range(steps) for a in range(steps)]

结果:

>>> lst[0:4]
[(0.0, 1.0, 0.0), (0.02, 0.98, 0.0), (0.04, 0.96, 0.0), (0.06, 0.94, 0.0)]
>>> lst[90:94]
[(0.0, 0.8200000000000001, 0.18), (0.02, 0.8, 0.18), (0.04, 0.78, 0.18), (0.06, 0.76, 0.18)]

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在这段代码中，第一个和最后一个值只升到0.18，我不确定这是否合适（是约束scale是单个列的2D数组，因此可以方便地由

.T

进行转换。最后，3D数组被重塑为2D

import numpy as np

r = .2
s = .02

scale = np.arange(r, step=s, dtype=float).reshape(-1,1)
a = np.empty((len(scale),len(scale),3), dtype=float)
a[:,:,0] = scale
a[:,:,2] = scale.T
a[:,:,1] = 1 - a[:,:,0] - a[:,:,2]

print a.reshape(-1,3)

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这是一个不带for循环的NumPy解决方案，根据要求。它使用3D数组和NumPy广播规则按行和列分配比例。

scale

是单个列的2D数组，因此它可以方便地由

.T

进行传输。最后，3D数组被重塑为2D

import numpy as np

r = .2
s = .02

scale = np.arange(r, step=s, dtype=float).reshape(-1,1)
a = np.empty((len(scale),len(scale),3), dtype=float)
a[:,:,0] = scale
a[:,:,2] = scale.T
a[:,:,1] = 1 - a[:,:,0] - a[:,:,2]

print a.reshape(-1,3)

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另一个只是为了好玩的裸体回答：

import numpy as np
r = .2
s = .02

a, b = np.mgrid[0:r:s, 0:r:s]
lst = np.dstack([a, 1 - (a+b), b]).reshape(-1, 3)

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另一个只是为了好玩的裸体回答：

import numpy as np
r = .2
s = .02

a, b = np.mgrid[0:r:s, 0:r:s]
lst = np.dstack([a, 1 - (a+b), b]).reshape(-1, 3)

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你到底想做什么？你尝试了什么？非常复杂，但我需要这个列表来模拟切换参数你似乎暗示了三重[0]>三重[2]的约束……这是故意的吗？实际上没有这样的约束。如果不是t[0]=t[2]，我只会添加反向元组最后。它就像：减少中间值，并将值任意分布到左侧和右侧，受sIs约束。有没有理由避免嵌套循环？似乎很容易通过大小s的步骤迭代从0到r的第一个和第三个值，然后通过从1中减去它们来计算中间值。你到底是什么尝试做什么？你尝试了什么？非常详细，但我需要这个列表来模拟切换参数。你似乎暗示了三重[0]>三重[2]的约束……这是故意的吗？实际上没有这样的约束。如果不是t[0]=t[2]，我只会添加反向元组最后。它类似于：减少中间值，并将值任意分布到左侧和右侧，受sIs约束。有任何理由避免嵌套循环吗？似乎很容易通过大小s的步骤迭代从0到r的第一个和第三个值，然后通过从1中减去它们来计算中间值。此函数看起来是nice但不符合给定的约束条件我只是编辑了max_s变量以适应第三个元素小于r的收缩。我是否遗漏了另一个？此函数看起来不错，但不符合给定的约束条件我只是编辑了max_s变量以适应第三个元素小于r的收缩条件。是否遗漏了另一个？Nice回答！+1这是我所谓的“漂亮的解决方案”。我检查了调整是否仅为：“steps=int（math.ceil（r/s））+1”谢谢。如果r不是s的精确倍数，我认为无条件地加1是错误的。试试“steps=int（math.floor（r/s））+1”。在所有情况下，这将得到下一个更高的整数（即使除法后已经有一个整数）。另外，关于我对这个问题的评论，值得注意的是，列表理解（带有两个“for u in u”子句）相当于一对嵌套循环。回答不错！+1这就是我所说的“漂亮的解决方案”。我检查了tweak是否只有：“steps=int（math.ceil（r/s））+1”谢谢，如果r不是s的精确倍数，我认为无条件地加1是错误的。试试“steps=int（math.floor（r/s））+1”。在所有情况下，这将使你得到下一个更高的整数（即使除法后你已经有一个整数）。另外，关于我对这个问题的评论，值得注意的是列表理解（包括两个“for u in u”子句）等价于一对嵌套循环。