深度剖析Python random.choices的使用方法

一、random.choices函數的基本介紹

Python中的random.choices函數是Python隨機模塊中的一個函數，用於返回一個具有指定權重序列的隨機元素。這意味着該函數根據給定元素的權重確定元素的選擇概率。

該函數需要兩個參數：一個序列和一個權重列表。序列是包含可選項的列表、元組、字符串或範圍；權重列表是一個與序列等長的列表，用於表示每個元素被選擇的相對權重。

import random

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

random.choices(seq, weights)

二、random.choices函數的參數說明

random.choices函數的基本用法已經介紹過了，下面我們來詳細了解該函數的各個參數。

1. seq

seq是必選參數，用於指定從中選擇元素的序列。這個序列可以是列表、元組、字符串或者範圍。

import random

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

random.choices(seq, weights)

2. weights

weights也是必選參數，它需要傳入一個列表，列表中每個元素表示序列中對應元素的權重。權重可以是任意數字，但所有的權重之和應該等於1。

import random

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

random.choices(seq, weights)

3. k

k是一個可選參數，用於指定返回元素的數量。如果不傳入這個參數，則默認返回一個元素。

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是一個可選參數，它需要傳入一個列表，其中每個元素表示權重列表中對應位置的前綴和。cum_weights和weights是等價的，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函數的用法舉例

1. 使用random.choices函數實現輪盤賭算法

輪盤賭算法（Roulette Wheel Selection Method）又稱為輪盤賭選擇算法，通常應用在遺傳算法或者進化計算中，是一種用於進行群體選擇的方法。該方法的主要思想是將每個個體看成輪盤上的一個扇區，選擇時按照權重大小在輪盤上進行投點，每次選出一個個體，直到滿足所需個體數為止。

import random

def roulette_sel(population, fitness_values):
    """
    population: 種群
    fitness_values: 種群每個個體對應的適應度函數值
    """
    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函數實現交叉驗證集的劃分

機器學習中常常需要將數據劃分為訓練集和測試集。交叉驗證是一種通過多次重複隨機將數據集劃分為訓練集和測試集的方法來評估模型性能的技術。使用random.choices函數可以輕鬆地實現這種劃分。

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函數實現概率分佈的抽樣

在概率論中，概率分佈用於描述隨機變量的取值概率。我們可以使用random.choices函數來抽樣概率分佈，從而可以對一些概率分佈進行模擬。

import random

def normal_distribution(mu, sigma):
    """
    正態分佈概率密度函數
    """
    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):
    """
    從分佈中採樣出指定數量的樣本
    """
    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函數進行帶權採樣

在一些場景下，一個元素的權重可能與其他元素相關，如圖像中的每個像素的亮度值可能與周圍像素的值相關。這時可以使用random.choices函數進行帶權採樣。比如我們可以對一張圖像的每個像素進行隨機採樣，採樣時亮度值較高的像素有更高的概率被採樣到。

import random
import numpy as np

def sample(img):
    """
    對圖像中的每個元素進行帶權隨機採樣
    """
    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、總結

random.choices函數是Python提供的一個非常有用的函數，可以用於實現輪盤賭選擇算法、數據集劃分、概率分佈抽樣和帶權採樣等多種場景。掌握該函數的基本用法和各個參數的含義，有助於我們更加高效地編寫Python程序。