深度剖析Python random.choices的使用方法

一、random.choices函数的基本介绍

Python中的random.choices函数是Python随机模块中的一个函数，用于返回一个具有指定权重序列的随机元素。这意味着该函数根据给定元素的权重确定元素的选择概率。

该函数需要两个参数：一个序列和一个权重列表。序列是包含可选项的列表、元组、字符串或范围；权重列表是一个与序列等长的列表，用于表示每个元素被选择的相对权重。

import random

seq = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

random.choices(seq, weights)

二、random.choices函数的参数说明

random.choices函数的基本用法已经介绍过了，下面我们来详细了解该函数的各个参数。

1. seq

seq是必选参数，用于指定从中选择元素的序列。这个序列可以是列表、元组、字符串或者范围。

import random

seq = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

random.choices(seq, weights)

2. weights

weights也是必选参数，它需要传入一个列表，列表中每个元素表示序列中对应元素的权重。权重可以是任意数字，但所有的权重之和应该等于1。

import random

seq = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

random.choices(seq, weights)

3. k

k是一个可选参数，用于指定返回元素的数量。如果不传入这个参数，则默认返回一个元素。

import random

seq = ['A', 'B', 'C', 'D']
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

random.choices(seq, weights, k=2)

4. cum_weights

cum_weights是一个可选参数，它需要传入一个列表，其中每个元素表示权重列表中对应位置的前缀和。cum_weights和weights是等价的，即cum_weights[i] = sum(weights[:i+1])。

import random

seq = ['A', 'B', 'C', 'D']
cum_weights = [0.1, 0.3, 0.6, 1.0]

random.choices(seq, cum_weights=cum_weights)

三、random.choices函数的用法举例

1. 使用random.choices函数实现轮盘赌算法

轮盘赌算法（Roulette Wheel Selection Method）又称为轮盘赌选择算法，通常应用在遗传算法或者进化计算中，是一种用于进行群体选择的方法。该方法的主要思想是将每个个体看成轮盘上的一个扇区，选择时按照权重大小在轮盘上进行投点，每次选出一个个体，直到满足所需个体数为止。

import random

def roulette_sel(population, fitness_values):
    """
    population: 种群
    fitness_values: 种群每个个体对应的适应度函数值
    """
    cum_values = []
    cum = 0
    for fv in fitness_values:
        cum += fv
        cum_values.append(cum)
    ms = cum_values[-1]
    result = []
    for _ in range(len(population)):
        pick = random.uniform(0, ms)
        for i, cv in enumerate(cum_values):
            if cv > pick:
                result.append(population[i])
                break
    return result

2. 使用random.choices函数实现交叉验证集的划分

机器学习中常常需要将数据划分为训练集和测试集。交叉验证是一种通过多次重复随机将数据集划分为训练集和测试集的方法来评估模型性能的技术。使用random.choices函数可以轻松地实现这种划分。

import random

all_data = range(100)
test_size = 0.2

test = random.choices(all_data, k=int(len(all_data)*test_size))
train = [x for x in all_data if x not in test]

3. 使用random.choices函数实现概率分布的抽样

在概率论中，概率分布用于描述随机变量的取值概率。我们可以使用random.choices函数来抽样概率分布，从而可以对一些概率分布进行模拟。

import random

def normal_distribution(mu, sigma):
    """
    正态分布概率密度函数
    """
    return lambda x: 1/(sigma*(2*3.14)**0.5) * math.exp(-((x-mu)/sigma)**2/2)

def sample_from_distribution(distribution, start, end, step=0.1, n=100):
    """
    从分布中采样出指定数量的样本
    """
    seq = list(x for x in np.arange(start, end+step, step))
    weights = list(distribution(x) for x in seq)
    result = random.choices(seq, weights, k=n)
    return result

4. 使用random.choices函数进行带权采样

在一些场景下，一个元素的权重可能与其他元素相关，如图像中的每个像素的亮度值可能与周围像素的值相关。这时可以使用random.choices函数进行带权采样。比如我们可以对一张图像的每个像素进行随机采样，采样时亮度值较高的像素有更高的概率被采样到。

import random
import numpy as np

def sample(img):
    """
    对图像中的每个元素进行带权随机采样
    """
    seq = np.arange(img.shape[0]*img.shape[1])
    weights = img.flatten()/255.0
    num_samples = int(len(seq)*0.1)
    result = random.choices(seq, weights, k=num_samples)
    return result

四、总结

random.choices函数是Python提供的一个非常有用的函数，可以用于实现轮盘赌选择算法、数据集划分、概率分布抽样和带权采样等多种场景。掌握该函数的基本用法和各个参数的含义，有助于我们更加高效地编写Python程序。