Генерация случайной вероятности на основе размера данных в Numpy

Question

Я хочу сгенерировать неоднородную случайную выборку, используя диапазон и указать c размер, используя Numpy следующим образом:

np.random.choice(m=5, n, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]),

Однако я хочу получить p случайным образом на основе размера m автоматически, без ручной записи p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0]), как указано выше. Как это сделать в Numpy?

Answer 1

Способ получения списка случайных float значений длиной m, которые суммируются с 1:

m = 5
values = [np.random.rand() for _ in range(m)]
p = [v/sum(values) for v in values]

Однако, поскольку values все находятся в диапазоне 0 -1, вес будет более равномерным, чем после. Чтобы получить более точный ответ c, вам нужно будет указать, какой тип дистрибутива вы ищете.