Случайный словарь словаря Python, взвешенный по значениям

Ответ 1

Это будет работать:

random.choice([k for k in d for x in d[k]])

Ответ 2

Вы всегда знаете общее количество значений в словаре? Если это так, это может быть легко сделать со следующим алгоритмом, который можно использовать всякий раз, когда вы хотите сделать вероятностный выбор некоторых элементов из упорядоченного списка:

• Итерации по списку ключей.
• Создайте равномерно распределенное случайное значение между 0 и 1 (иначе говоря, "бросьте кости" ).
• Предполагая, что этот ключ имеет значения N_VALS, связанные с ним, и общее значение TOTAL_VALS во всем словаре, принимайте этот ключ с вероятностью N_VALS/N_REMAINING, где N_REMAINING - это количество элементов, оставшихся в списке.

Этот алгоритм имеет то преимущество, что ему не нужно создавать новые списки, что важно, если ваш словарь большой. Ваша программа платит только за цикл по К-ключам, чтобы вычислить общее количество, другой цикл над ключами, который будет в среднем заканчиваться на полпути, и что бы он ни стоил, чтобы создать случайное число между 0 и 1. Создание такого случайного числа очень распространенное приложение в программировании, поэтому большинство языков имеют быструю реализацию такой функции. В Python генератор случайных чисел реализация C алгоритм Mersenne Twister, который должен быть очень быстрым. Кроме того, в документации утверждается, что эта реализация является потокобезопасной.

Вот код. Я уверен, что вы можете очистить его, если хотите использовать больше возможностей Pythonic:

#!/usr/bin/python

import random

def select_weighted( d ):
   # calculate total
   total = 0
   for key in d:
      total = total + len(d[key])
   accept_prob = float( 1.0 / total )

   # pick a weighted value from d
   n_seen = 0
   for key in d:
      current_key = key
      for val in d[key]:
         dice_roll = random.random()
         accept_prob = float( 1.0 / ( total - n_seen ) )
         n_seen = n_seen + 1
         if dice_roll <= accept_prob:
            return current_key

dict = {
   'a': [1, 3, 2],
   'b': [6],
   'c': [0, 0]
}

counts = {}
for key in dict:
   counts[key] = 0

for s in range(1,100000):
   k = select_weighted(dict)
   counts[k] = counts[k] + 1

print counts

После запуска этого 100 раз я получаю клавиши выбора этого количества раз:

{'a': 49801, 'c': 33548, 'b': 16650}

Это довольно близко к вашим ожидаемым значениям:

{'a': 0.5, 'c': 0.33333333333333331, 'b': 0.16666666666666666}

Изменить: Майлз указал на серьезную ошибку в моей первоначальной реализации, которая с тех пор была исправлена. Извините за это!

Ответ 3

Без создания нового, возможно большого списка с повторяющимися значениями:

def select_weighted(d):
   offset = random.randint(0, sum(d.itervalues())-1)
   for k, v in d.iteritems():
      if offset < v:
         return k
      offset -= v

Ответ 4

Учитывая, что ваш dict соответствует памяти, метод random.choice должен быть разумным. Но, полагая иначе, следующий метод состоит в том, чтобы использовать список увеличивающихся весов и использовать bisect для поиска случайно выбранного веса.

>>> import random, bisect
>>> items, total = [], 0
>>> for key, value in d.items():
        total += len(value)
        items.append((total, key))


>>> items[bisect.bisect_left(items, (random.randint(1, total),))][1]
'a'
>>> items[bisect.bisect_left(items, (random.randint(1, total),))][1]
'c'

Ответ 5

Составьте список, в котором каждый ключ повторяется несколько раз, равный длине его значения. В вашем примере: ['a', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c']. Затем используйте random.choice().

Изменить: или, менее элегантно, но более эффективно, попробуйте это: возьмите сумму длин всех значений в словаре, S (вы можете кэшировать и аннулировать это значение или обновлять его при редактировании словарь, в зависимости от конкретной модели использования, которую вы ожидаете). Создайте случайное число от 0 до S и выполните линейный поиск по клавишам словаря, чтобы найти диапазон, в который падает ваше случайное число.

Я думаю, что лучшее, что вы можете сделать, не изменяя или не добавляя к вашему представлению данных.

Ответ 6

Вот некоторый код, основанный на предыдущем ответе, который я дал для распределения вероятности в python, но использует длину для установки веса. Он использует итеративную цепочку марков, так что ему не нужно знать, что такое сумма всех весов. В настоящее время он вычисляет максимальную длину, но если это слишком медленно, просто измените

  self._maxw = 1   

to

  self._maxw = max lenght 

и удалите

for k in self._odata:
     if len(self._odata[k])> self._maxw:
          self._maxw=len(self._odata[k])

Вот код.

import random


class RandomDict:
    """
    The weight is the length of each object in the dict.
    """

    def __init__(self,odict,n=0):
        self._odata = odict
        self._keys = list(odict.keys())
        self._maxw = 1  # to increase speed set me to max length
        self._len=len(odict)
        if n==0:
            self._n=self._len
        else:
            self._n=n
        # to increase speed set above max value and comment out next 3 lines
        for k in self._odata:
            if len(self._odata[k])> self._maxw:
                self._maxw=len(self._odata[k])


    def __iter__(self):
        return self.next()

    def next(self):
        while (self._len > 0) and (self._n>0):
            self._n -= 1
            for i in range(100):
                k=random.choice(self._keys)
                rx=random.uniform(0,self._maxw)
                if rx <= len(self._odata[k]): # test to see if that is the value we want
                    break
            # if you do not find one after 100 tries then just get a random one
            yield k

    def GetRdnKey(self):
        for i in range(100):
            k=random.choice(self._keys)
            rx=random.uniform(0,self._maxw)

            if rx <= len(self._odata[k]): # test to see if that is the value we want
                break
        # if you do not find one after 100 tries then just get a random one
        return k



#test code

d = {
 'a': [1, 3, 2],
 'b': [6],
 'c': [0, 0]
}


rd=RandomDict(d)

dc = {
 'a': 0,
 'b': 0,
 'c': 0
}
for i in range(100000):
    k=rd.GetRdnKey()
    dc[k]+=1

print("Key count=",dc)



#iterate over the objects

dc = {
 'a': 0,
 'b': 0,
 'c': 0
}

for k in RandomDict(d,100000):
    dc[k]+=1

print("Key count=",dc)

Результаты тестов

Key count= {'a': 50181, 'c': 33363, 'b': 16456}
Key count= {'a': 50080, 'c': 33411, 'b': 16509}

Ответ 7

Я бы сказал это:

random.choice("".join([k * len(d[k]) for k in d]))

Это дает понять, что каждый k из d получает столько же шансов, сколько длина его значения. Конечно, он полагается на словарные ключи длиной 1, которые являются символами....

Много позже:

table = "".join([key * len(value) for key, value in d.iteritems()])
random.choice(table)

Ответ 8

Я изменил некоторые другие ответы, чтобы придумать это. Это немного более настраиваемо. Для генерации ключа требуется 2 аргумента, список и функция лямбда.

def select_weighted(lst, weight):
   """ Usage: select_weighted([0,1,10], weight=lambda x: x) """
   thesum = sum([weight(x) for x in lst])
   if thesum == 0:
      return random.choice(lst)
   offset = random.randint(0, thesum - 1)

   for k in lst:
      v = weight(k)
      if offset < v:
         return k
      offset -= v

Благодаря sth для базового кода для этого.