根据每个动作的概率创建一个动作列表

Question

我有3个动作及其概率：

walk:5

talk:1

run:2

我需要做所有的事。你知道吗

但最重要的行动应该（但不是必须）首先执行，而且只能执行一次。你知道吗

所以在谈话之前，散步有5倍的机会被处死。你知道吗

而且，如果以前从未执行过walk，我也不能跑。你知道吗

我目前的解决方案是昂贵的，但它的工作。现在我编写一个列表，第一个操作将插入列表的开头：

actions_poll = ['walk']*5 + ['run']*2 + ['talk']*1
flow_control= []
while len(flow_control) != 3:
    action = roll one action from action pool
    if action not in flow_control:
       * check if action is run and walk is in flow control
       flow_control.append(action)

我猜在actions\u poll中使用一个带有amount的列表不是最好的方法，当walk为5000，talk为1时，循环可以运行很长时间。你知道吗

建议？你知道吗

Answer 1

可以使用np.random.choice根据动作的概率对动作进行采样（使用参数p=），并使用set检查是否对所有动作进行了采样，如下所示

import numpy as np

actions = ['walk', 'talk','run']
weights = np.array([5,1,2]) 

flows_control = set()
flows_decision = []
while len(flows_control) < len(actions):
    action = np.random.choice(actions, p=weights/weights.sum(), size=1)[0]
    flows_control.add(action)
    flows_decision.append(action)

---

如果您想让您的flows_decision成为一个独特决策的列表，只需执行以下操作：

np.random.choice(actions, p=weights/weights.sum(), size=len(actions), replace=False)