python按指定概率抽样_概率加权的随机抽样 (Weighted Random Sampling) – A-Res 蓄水池算法...
时间: 2024-03-09 22:47:07 浏览: 21
好的,你的问题是关于Python中概率加权的随机抽样(Weighted Random Sampling)的实现,对吧?
对于这个问题,我可以介绍一种比较常见的实现方式,即使用A-Res蓄水池算法。这个算法可以在O(n)的时间复杂度下,实现概率加权的随机抽样。
具体实现方法如下:
1. 首先,我们需要定义一个权重列表,表示每个元素被抽中的概率。这个列表可以是任意的,只需要满足权重值的总和为1即可。
2. 接着,我们使用一个循环,依次遍历所有的元素。在每次循环中,我们都会生成一个随机数r,取值范围为[0, 1)。如果r小于当前元素的权重值,则将该元素加入抽样结果中。
3. 对于最后的抽样结果,我们可以将其返回,或者进行其他处理。
示例代码如下:
```python
import random
def weighted_random_sampling(items, weights, k):
"""
使用A-Res蓄水池算法实现概率加权的随机抽样
:param items: 待抽样的元素列表
:param weights: 对应每个元素的权重列表
:param k: 抽样数量
:return: 抽样结果列表
"""
n = len(items)
if not 0 < k <= n:
return []
# 初始化蓄水池
res = items[:k]
w_sum = sum(weights[:k])
# 遍历剩余元素
for i in range(k, n):
w = weights[i]
if random.random() < w / w_sum:
j = random.randint(0, k-1)
res[j] = items[i]
w_sum += w - weights[j]
return res
```
注意,这个算法的前提是需要预先知道所有元素的权重值,因此如果权重值是动态变化的,则需要实时更新权重列表。