如何生成n個k位數的隨機整數

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例如.. 2000包括[0, 2, 3]

我的特技的隨機整數是使用發電機的一個隨機數，然後分配基於所述範圍值？

但想知道是否有更好的方法來做到這一點在python？

編輯：實施例：[0,0,0，2，2,3,0,0,2,2，...... 2000米的元件]包括0,2和3 我的方法

def assign(x): 
     if x< 0.3: return 0 
     elif x<0.6: return 2 
     else: return 3 

    x = np.random.rand(num) 

    x = map(lamdba x:assign(x),x)

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2016-08-23 Fraz

這首先需要一些統計模型。或者，與數字2相比，由10^7個數字組成的可能性相等的數字是多少？ – sascha

請改善您的問題：1.添加所需的輸出; 2.描述你到目前爲止所嘗試過的東西（用代碼）。看到金獾這樣一個可憐的問題真是奇怪。 –

你能舉個例子嗎？你是否想要生成'n'整數，其中每一個都是'2'，'3'或'0'的等重量？ –

從它的聲音，它看起來像你想生成僅使用列表k內找到的值的長度n的序列。

Python的random.choice函數結合列表理解是完美的。

以下函數將生成長度爲n的列表，每個元素都是從k中選擇的隨機元素。

from random import choice 

def random_choices(n, k): 
    return [choice(k) for _ in xrange(n)]

這和簡單的列表理解是一樣的。

from random import choice 
foo = [choice(k) for _ in xrange(n)]

*感謝Mr.goosberry用於指出xrange應range在Python 3.x.x.更換

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2016-08-23 22:21:42 Billylegota

目前尚不清楚這是OP想要什麼，並且沒有任何解釋，即使它不是很好的答案。 –

@AdamSmith對不起，我只是很高興找到一個問題，我可以回答，並想在別人之前寫出我的答案; D – Billylegota

在西部最快的槍是一個真實的東西，但戰鬥的敦促;-) –

現在編輯完成後，很清楚你想要什麼。您希望對容器內的某些元素進行離散採樣。如果你想一些具體的概率

import numpy as np 
classes = [0, 2, 3] 
samples = np.random.choice(classes, 2000)

：

import numpy as np 
classes = [0, 2, 3] 
samples = np.random.choice(classes, 2000, p=[0.3, 0.3, 0.4])

見docs

只需準備好您的類和做到這一點。

實現應該比你的方法快得多，有時這種方法被稱爲輪盤採樣或線性搜索採樣。在wiki處提到了一些可能的算法。

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2016-08-23 22:16:12 sascha

您可以通過list comprehension來實現。爲了顯示我使用的結果20。根據您的要求將其更改爲2000。

>>> import random 
>>> x = 20 
>>> [random.choice([0, 2, 3]) for i in range(20)] 
[2, 2, 3, 2, 0, 2, 3, 2, 3, 3, 3, 0, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3, 2]

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2016-08-23 22:19:10

我不完全確定這是OP想要什麼...... –

@AdamSmith怎麼這樣？只是好奇。 –

@AdamSmith找到了你。 –

你願意使用numpy的，所以我建議你使用np.random.choice，即：

import numpy as np 

N = 2000 
print[np.random.choice([0, 2, 3], p=[1/3.0, 1/3.0, 1/3.0]) for x in range(N)]

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2016-08-23 22:35:37 BPL

好冗餘:-) – sascha

@sascha Lol，我們同時發佈，還沒有找到一種方法給3個值的1/3概率...他們不會總和1 – BPL

你在做什麼..如果你想要均勻採樣，那麼不要設置p（= None）！（如果你瘋了：使用'''p = [1/3.0,1/3.0,1/3.0]'''）。 – sascha

import numpy as np 
N = 10 
# Generate three vectors of n size 
zeros = np.zeros((N,), dtype = np.int) 
twos = np.zeros((N,), dtype = np.int) + 2 
threes = np.zeros((N,), dtype = np.int) + 3 
# Permutate all together 
df = [] 
df = np.append(df, [zeros, twos, threes]) 
df_shuffled = np.random.shuffle(df) 
print(df)

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2016-08-23 22:50:32

如何生成n個k位數的隨機整數

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