Python中的 random.choices() 方法

在Python中，random.choices() 方法用于从给定的序列中随机选择元素。这个方法允许你根据给定的权重来进行选择。选择的结果可以包含重复的元素。

方法签名

random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1)

参数

• population：必需，表示要从中进行随机选择的序列。可以是一个列表、元组或字符串等。
• weights：可选，表示每个元素的权重列表。列表元素的数量必须与population的数量相同。默认情况下，每个元素的权重相等。
• cum_weights：可选，表示累积权重的列表。它的长度必须与population的长度相同。cum_weights和weights参数只需提供一个即可。
• k：可选，表示选择结果中元素的数量。默认为1。

返回值

random.choices() 方法返回一个列表，包含从给定序列中随机选择的元素。

示例

以下是一个使用random.choices()方法的示例：

import random

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
weights = [0.3, 0.6, 0.1]

result = random.choices(fruits, weights=weights, k=5)
print(result)

输出：

['banana', 'banana', 'banana', 'apple', 'cherry']

在这个示例中，我们从fruits序列中根据给定的权重选择了5个元素。根据权重，'banana'被选中的概率最高，因此它在结果中出现的次数最多。

注意事项

• random.choices() 方法要求至少提供population参数，但是weights和cum_weights参数只需提供其中一个即可。
• weights参数用于指定每个元素的权重。权重可以是任意正数，但是较大的权重表示该元素被选择的概率更高。
• 如果既未指定weights又未指定cum_weights，则每个元素的权重被默认设置为相等。
• cum_weights参数用于指定累积权重列表，它是根据权重计算的。相对于weights参数，使用cum_weights参数可能更加方便。
• 如果k参数的值大于population的长度，会产生IndexError异常。
• 如果population为空列表或字符串，则会产生IndexError异常。
• random.choices()方法只在Python 3.6及以上版本中可用。