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私は確率の配列を持っていますが、それぞれの値を対応する確率で選んで、選択した値の配列を生成します。python numpy：ランダムに生成されたバイナリ値の確率リストを評価します。
例：
in: [ 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.01, 0.01, 0.99, 0.99]
out: [ 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
私はむしろ、次のループよりも、このためにnumpyネイティブ関数を使用したい：
array_of_probs = [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.01, 0.01, 0.99, 0.99]
results = np.zeros(len(array_of_probs))
for i, probs in enumerate(array_of_probs):
results[i] = np.random.choice([1, 0], 1, p=[probs, 1-probs])
用語についての注意：「オッズ」とは通常、確率の比率を意味します。 B = p（A）/ p（B）に対するAのオッズ。確率は0と1の間の確率であるが、オッズは任意の非負の数とすることができる。明らかに確率がある場合は確率を計算でき、その逆もあります。このケースでは確率と確率ではないように見えますが、タイトルとテキストを調整したいかもしれません。 –
@robertdodierあなたは正しいです、ありがとう、私はそれを修正します – Swier