numpyでランダムな要素を描画する

Question

私は要素の確率の配列を持っています。これは[0.1, 0.2, 0.5, 0.2]としましょう。配列の最大値は1.0です。

平易なPythonまたはnumpyを使用して、確率の比例する要素を描画したい：最初の要素は約10％、2番目は20％、3番目は50％など。描画要素は描画される要素のインデックスを返す。

私はこの思い付いた：

def draw(probs): 
    cumsum = numpy.cumsum(probs/sum(probs)) # sum up to 1.0, just in case 
    return len(numpy.where(numpy.random.rand() >= cumsum)[0]) 

それは動作しますが、それはあまりにも複雑ですが、良い方法がなければなりません。ありがとう。

それがどのように動作する

Answer 1

import numpy as np 
def random_pick(choices, probs): 
    ''' 
    >>> a = ['Hit', 'Out'] 
    >>> b = [.3, .7] 
    >>> random_pick(a,b) 
    ''' 
    cutoffs = np.cumsum(probs) 
    idx = cutoffs.searchsorted(np.random.uniform(0, cutoffs[-1])) 
    return choices[idx] 

---

：

In [22]: import numpy as np 
In [23]: probs = [0.1, 0.2, 0.5, 0.2] 

計算累積合計：

In [24]: cutoffs = np.cumsum(probs) 
In [25]: cutoffs 
Out[25]: array([ 0.1, 0.3, 0.8, 1. ]) 

計算半開区間[0, cutoffs[-1])に均一に分布する乱数：

がそのインデックスである

In [27]: cutoffs.searchsorted(0.9723114393023948) 
Out[27]: 3 

戻りchoices[idx]、：

In [26]: np.random.uniform(0, cutoffs[-1]) 
Out[26]: 0.9723114393023948 

使用は乱数がcutoffsに挿入されるインデックスを検索します。

Answer 2

私はnumpyを一度も使用していませんが、以下のコード（pythonのみ）はあなたが1行で達成したものと同じことをします。私はあなたがそれを望む場合に備えてここに置いています。

非常にc-ishだから非常にpythonicではないことを謝ります。

weight_totalは1です。

def draw(probs) 
    r = random.randrange(weight_total) 
    running_total = 0 
    for i, p in enumerate(probs) 
     running_total += p 
     if running_total > r: 
      return i 

Answer 3

使用bisect

import bisect 
import random 
import numpy 
def draw(probs): 
    cumsum=numpy.cumsum(probs/sum(probs)) 
    return bisect.bisect_left(cumsum, numpy.random.rand()) 

は、トリックを行う必要があります。

Answer 4

使用numpy.random.multinomial - あなたがnumpyの中に実装されていないカテゴリ分布からサンプリングしたい

Answer 5

最も効率的。しかし、multinomialディストリビューションはcategoricalディストリビューションの一般化であり、その目的のために使用することができます。

>>> import numpy as np 
>>> 
>>> def sampleCategory(p): 
...  return np.flatnonzero(np.random.multinomial(1,p,1))[0] 
... 
>>> sampleCategory([0.1,0.5,0.4]) 
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