Как вероятностно заполнить список в python? - PullRequest
Новая
       16

Как вероятностно заполнить список в python?

0 голосов
/ 30 января 2019

Я хочу использовать базовый цикл for для заполнения списка значений в Python, но я бы хотел, чтобы значения вычислялись вероятностно таким образом, чтобы p% времени вычислялось в (игрушечном) уравнении 1 и 100-p.% времени значения вычисляются в уравнении 2.

Вот что я получил до сих пор: 

    # generate list of random probabilities 
    p_list = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(500,))
    my_list = []

    # loop through but where to put 'p'? append() should probably only appear once
    for p in p_list:
        calc1 = x*y # equation 1
        calc2 = (x-y) # equation 2
        my_list.append(calc1)
        my_list.append(calc2)

Ответы [ 4 ]

0 голосов
/ 31 января 2019

Если вы можете использовать NumPy стоит попробовать метод выбора.

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.1/reference/generated/numpy.random.choice.html

0 голосов
/ 31 января 2019

Я использовал минимальные изменения в исходном коде и понятный синтаксис: 

import numpy as np

p_list = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(500,))

my_list = []

# uncomment below 2 lines to make this code syntactially correct
#x = 1
#y = 2

for p in p_list:
        # randoms are uniformly distributed over the half-open interval [low, high)
        # so check if p is in [0, 0.5) for equation 1 or [0.5, 1) for equation 2
        if p < 0.5:
                calc1 = x*y # equation 1
                my_list.append(calc1)
        else:
                calc2 = (x-y) # equation 2
                my_list.append(calc2)
0 голосов
/ 31 января 2019

Другие ответы, похоже, предполагают, что вы хотите сохранить рассчитанные шансы.Если все, что вам нужно, это список результатов, для которых уравнение 1 использовалось p% времени и уравнение 2 100% времени, это все, что вам нужно: 

from random import random, seed

inputs = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# change the seed to see different 'random' outcomes
seed(1)
results = [x * x if random() > 0.5 else 2 * x for x in inputs]

print(results)
0 голосов
/ 31 января 2019

Вы уже сгенерировали список вероятностей - p_list -, которые соответствуют каждому значению в my_list, которое вы хотите сгенерировать.Pythonic способ сделать это через троичный оператор и понимание списка: 

import random
my_list = [(x*y if random() < p else x-y) for p in p_list]

Если бы мы расширили это в правильный for цикл: 

my_list = []
for p in p_list:
    if random() < p:
        my_list.append(x*y)
    else:
        my_list.append(x-y)

Если бы мы хотели быть еще более питоническими в отношении calc1 и calc2, мы могли бы превратить их в лямбды: 

calc1 = lambda x,y: x*y
calc2 = lambda x,y: x-y
...
my_list = [calc1(x,y) if random() < p else calc2(x,y) for p in p_list]

или, в зависимости от того, как x и y различаются для вашегофункция (при условии, что они не являются статичными), вы даже можете сделать понимание в два этапа: 

calc_list = [calc1 if random() < p else calc2 for p in p_list]
my_list = [calc(x,y) for calc in calc_list]
...