Python学习：choices()的相对权重与累加权重理解

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

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population：集群。
weights：相对权重。
cum_weights：累加权重。
k：选取次数。

import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
choose1 = random.choices(list1, k=5) #list1中各个元素出现次数基本持平
choose2 = random.choices(list1, weights=[1, 2, 3, 4, 5], k=5) #list1中第一个元素出现的概率为1/(1+2+3+4+5)
choose3 = random.choices(list1, weights=[1, 1, 1, 1, 1], k=5) #list1中每个元素出现的概率相同
choose4 = random.choices(list1, weights=[0, 0, 1, 0, 0], k=5) #每次打印出来都是list1中第三个元素
print(choose1)
print(choose2)
print(choose3)
print(choose4)

打印结果：

[5, 5, 3, 4, 1]
[4, 3, 5, 3, 2]
[2, 5, 3, 5, 5]
[3, 3, 3, 3, 3]

cum_weights是weights的累加即当weight=[1, 2, 3, 4]时，则cum_weights=[1, 3, 6, 10]，小白可以理解为weight=[1, 2, 3, 4]就是cum_weights=[1, 3, 6, 10]

那么当weight=[1, 0, 0, 0]时，cum_weight=[1, 1, 1, 1]，所以打印出来的列表只出现选取列表的第一个元素，我们来看如下代码：

import random
list1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
choose1 = random.choices(list1, weights=[1, 0, 0, 0, 0, 0], k=6)
choose2 = random.choices(list1, cum_weights=[1, 1, 1, 1, 1, 1], k=6)
print(choose1)
print(choose2)

打印结果：

[1, 1, 1, 1, 1, 1]
[1, 1, 1, 1, 1, 1]

最后

以上就是机灵电源为你收集整理的Python学习：choices()的相对权重与累加权重理解的全部内容，希望文章能够帮你解决Python学习：choices()的相对权重与累加权重理解所遇到的程序开发问题。

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