python随机数二种实现方法(支持权重)

发布时间:2020-12-08编辑:脚本学堂
python随机数的例子,python支持权重的随机数生成代码,需要带有权重的随机数模型来解决此问题,详见例子中的介绍。

问题:
从不同省份选取一个号码,每个省份的权重不一样,需要带有权重的随机数模型来解决此问题。

简化后问题:
字典的key代表是省份,value代表的是权重,我们现在需要一个函数,每次基于权重选择一个省份出来
{"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}

解决:
这是能想到和能看到的最多的版本,不知道还没有更高效好用的算法。

代码:
 

复制代码 代码示例:
#!/usr/bin/env python 
# -*- coding: utf-8 -*- 
#python2.7x 
#random_weight.py  
#author: orangleliu@gmail.com 2014-10-11 
 
'''''
每个元素都有权重,然后根据权重随机取值
 
输入 {"A":2, "B":2, "C":4, "D":10, "E": 20}
输出一个值
''' 
import random 
import collections as coll 
 
data = {"A":2, "B":2, "C":4, "D":6, "E": 11} 
 
#第一种 根据元素权重值 "A"*2 ..等,把每个元素取权重个元素放到一个数组中,然后最数组下标取随机数得到权重 
def list_method(): 
    all_data = [] 
    for v, w in data.items(): 
        temp = [] 
        for i in range(w): 
            temp.append(v) 
        all_data.extend(temp) 
         
    n = random.randint(0,len(all_data)-1) 
    return all_data[n] 
     
#第二种 也是要计算出权重总和,取出一个随机数,遍历所有元素,把权重相加sum,当sum大于等于随机数字的时候停止,取出当前的元组 
def iter_method(): 
    total = sum(data.values()) 
    rad = random.randint(1,total) 
     
    cur_total = 0 
    res = "" 
    for k, v in data.items(): 
        cur_total += v 
        if rad<= cur_total: 
            res = k  
            break 
    return res
     
def test(method): 
    dict_num = coll.defaultdict(int) 
    for i in range(100): 
        dict_num[eval(method)] += 1 
    for i,j in dict_num.items(): 
        print i, j     
     
if __name__ == "__main__": 
    test("list_method()") 
    print "-"*50 
    test("iter_method()")  
 

     
执行结果:
A 4 
C 14 
B 7 
E 44 
D 31 
-------------------------------------------------- 
A 8 
C 16 
B 6 
E 43 
D 27 

代码:
https://gist.github.com/orangle/d83bec8984d0b4293710