Как в python сделать случайный выбор, но с определенной вероятностью?

Question

[leham1]

Здравствуйте.
Есть список: list = [q1, q2, q3]
Надо выбрать из этого списка одно значение (типа random.choice(list), но чтобы с разной вероятностью для выбора. К примеру с вероятностями:
q1 = 0.2
q2 = 0.3
q3 = 0.5
Возможно ли это? Если да, то как можно сделать?

Answer 1

[dmshar]

Примерно так:

import random
lt = ['q1','q2', 'q3']
res=[]
for i in range(10000):
    rnd=random.random()
    if rnd<0.2:
        res.append(lt[0])
    elif  rnd<0.5:
        res.append(lt[1])
    else:
        res.append(lt[2])
print(res.count(lt[0]),res.count(lt[1]),res.count(lt[2]))

Тело цикла - как раз и есть выбор с заданной вероятностью. А выводимый результат и сам цикл - проверка того, что данные выбираются действительно с примерно заданной вероятностью:
2018 3020 4962

Comments

[leham1]

Спасибо. Работает)

Answer 2

[o5a]

Есть еще random.choices. В параметре weights как раз указываются веса каждого значения.

values = [q1, q2, q3]
data = random.choices(values, weights=[0.2, 0.3, 0.5], k=1000)

Answer 3

[Yupiter7575]

Такой вопрос уже был

Comments

[leham1]

Спасибо. Работает)

Answer 4

[aRegius]

random.choices(data_list, weights=[0.2, 0.3, 0.5])

Comments

[dmshar]

Только тогда надо не забыть указать, что random.choices() возвращает список. Поэтому что-бы получить конкретный элемент, надо сделать так:

random.choices(data_list, weights=[0.2, 0.3, 0.5])[0]

а что-бы получить много нужных элементов с заданным распределением - то вот так:

random.choices(data_list, weights=[0.2, 0.3, 0.5], k=100)

[leham1]

Спасибо. Так вообще супер. )

[aRegius]

тогда надо не забыть указать

не надо

Answer 5

[Astrohas]

random.choices(['q1', 'q2', 'q3'], weights=[0.2, 0.3, 0.5])

Для того чтобы убедиться что работает

collections.Counter( random.choices(['q1', 'q2', 'q3'], weights=[0.2, 0.3, 0.5]))[0]         for _ in range(100000))

результат

>>> collections.Counter( random.choices(['q1', 'q2', 'q3'], weights=[0.2, 0.3, 0.5]) [0]  for _ in range(100000))
Counter({'q3': 49981, 'q2': 30018, 'q1': 20001})