随机选择多选选项

Question

我想从一组选项中选择多个项目。每个选项都有自己的一组被选中或未被选中的概率。你知道吗

福克斯示例：
选择，“是”、“否”
“九月”，0.90，0.10
“十月”，0.25，0.75
“十一月”，0.45,0.55
“十二月”，0.50，0.50

“是”表示被选中，“否”表示未选中。因此，对于第一卷，可以选择[“九月”、“十二月”]，对于第二卷，可以选择[“九月”、“十月”、“十一月”]等等。你知道吗

它类似于复选框选项，其中选择或不选择一个选项独立于其他选项。你知道吗

我能挺过去numpy.random.choice选项通过循环进入每一个给定的选择。但我想知道有没有更优雅/有效的方法？你知道吗

我就是这么做的

choices = {
    "September":0.90,
    "October":0.25,
    "November":0.45,
    "December":0.50
}

resp = []
for ch, pr in choices:
    pick = 1
    probs = [pr, 1-pr]
    select = ["yes", "no"]
    choose = numpy.random.choice(select, pick, probs)
    if "yes" in choose[0]:
        resp.append(ch)

谢谢。你知道吗

Answer 1

您可以使用numpy.random.uniform函数来生成间隔[0,1]中的样本。通过将这些概率与choices中的概率进行比较，可以创建具有指定概率的随机样本。由于自动广播，每一列都与choices对应的概率相比较。你知道吗

这样，您就可以创建一个维度为(n_rolls, n_choices)的矩阵，其中n_rolls是您希望重复此操作的次数（如果您只需要一个样本，则可以是1），而n_choices是不同选择的次数。你知道吗

import numpy
from collections import OrderedDict

choices = OrderedDict()
choices["September"] = 0.90
choices["October"] = 0.25
choices["November"] = 0.45
choices["December"] = 0.50

n_rolls = 5
probs = numpy.random.uniform(size=(n_rolls, len(choices)))
samples = probs < choices.values()

结果将是一个bool数组，其中每列对应于choices中的一个选项，每行包含一个try。由于我们使用了OrderedDict，结果的排序方式将与您输入字典数据的方式相同。你知道吗

>>> samples
array([[False, False, False, False],
       [ True,  True,  True, False],
       [ True, False, False, False],
       [ True, False,  True,  True],
       [ True, False,  True, False]], dtype=bool)

作为测试：让我们找出n_rolls=1000000每列的概率：

>>> numpy.mean(samples, axis=0)
array([ 0.899713,  0.249405,  0.449437,  0.499881])

要将此结果转换为指定的列表，可以使用numpy.where和numpy.choose的组合：

res = numpy.choose(numpy.where(samples[0, :]), choices.keys())

print samples[0,:],'\n',res
[ True False  True  True] 
[['September' 'November' 'December']]

不幸的是，这个部分只适用于一行，所以如果您有多个转鼓，您需要在循环中完成最后一步。你知道吗