Python 按分類權重 區間 隨機獲取分類樣本

按分類權重(區間)隨機獲取分類樣本

by:授客qq：1033553122

開發環境

win 10

python 3.6.5

需求

活動**，參與**產品有iphone, 華為，小公尺，魅族，vivo，三星手機，要求為這些不同品牌的手機設定被**的概率(基準概率，非絕對概率，即允許存在一定偏差)，iphone為0，華為0.35，小公尺為0.25， 魅族0.1，vivo和三星為0.15

**實現

#!/usr/bin/env python

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'shouke'
import random
def get_sample_by_rate(sample_rate_list):
if sum([item[1] for item in sample_rate_list]) != 1:
raise valueerror("樣本比例配置錯誤，樣本佔比之和必須為1!")
random_normalized_num = random.random()  # random() -> x in the interval [0, 1).
accumulated_probability = 0.0
for sample, probabilitie in sample_rate_list:
accumulated_probability += probabilitie
if random_normalized_num < accumulated_probability:
return sample
award_dict = 
# 初始化
output_dict = {} # 存放取樣次數
for sample, rate in award_dict.items():
output_dict[sample] = 0
award_list = sorted(award_dict.items(), key=lambda arg:arg[1], reverse=false)
n = 1000 # 取樣總次數
for i in range(n):
award = get_sample_by_rate(award_list)
output_dict[award] += 1
percentage_dict =  # 存放樣本數佔比
print(output_dict)
print(percentage_dict)

注意

為啥可以用python的randowm函式來實現這個需求？那是因為python的random函式是平均分布函式，產生的隨機數是等可能的。如下，可以把[0,1)區間看作一條線，生成的隨機數可以看作是線條上乙個個點，這樣，就可以根據這個點所在位置，把這個點劃分到某個區間（本例中劃分了幾個區間[0, 0.1)，[0.1，0.25)，[0.25，0.4)，[0.4， 0.65)，[0.65，1)），對映樣本的概率範圍

0       0.25      0.5              1

|--------|--------|----------------|

從執行結果來看，不難看出，這種計算方式存在一定的偏差，比較適合大資料

按權重隨機

以下 為c 語言，變為其他語言也很容易。說明 1.該演算法複雜度為線性，且無需對權重排序。是我想到的最高效的了。private static list weightkey new list private static list weightvaluefloat new list private s...

528 按權重隨機選擇 C

先將數字累加，然後壓入陣列中，由此得到一系列的區間。只要我們產生乙個隨機數，看落在哪個子區間就行了。例如，輸入3，2，5 就表示產生0的可能性佔3份，產生1的可能性佔2份，產生2的可能性佔5份，於是產生乙個陣列 3，5，10 再隨機生成乙個數，落在 0,10 上，判斷該隨機數落在哪個子區間就可以產生...

LeetCode 中等 528 按權重隨機選擇

給定乙個正整數陣列 w 其中 w i 代表下標 i 的權重 下標從 0 開始 請寫乙個函式 pickindex 它可以隨機地獲取下標 i，選取下標 i 的概率與 w i 成正比。例如，對於 w 1,3 挑選下標 0 的概率為 1 1 3 0.25 即，25 而選取下標 1 的概率為 3 1 3 0....