Python random.choices（） 方法

Python random 模块中的 random.choices（） 方法用于从具有可选权重或累积权重的序列（如列表）中选择元素。当您想从列表中随机选择元素，但想要根据元素的权重控制每个元素被选中的可能性时，此方法特别有用。

此方法可以灵活地为序列中的每个元素指定权重。这些权重会影响选择每个元素的概率。更有可能选择权重较高的元素。此外，您还可以指定累积权重，而不是提供单个权重。累积权重是列表中每个元素的权重之和。

语法

以下是 random.choices（） 方法的语法 -

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

参数

以下是此方法的参数 -

• seq：Sequence 数据类型（可以是列表、元组、字符串或集）。
• weights：一个可选列表，用于指定选择每个元素的可能性。值越高，概率越高。
• cum_weights： 累积权重的可选列表。这些是每个元素的权重和，当使用 itertools.accumulate（） 计算时，可以优化选择。
• k：要从总体中选择的元素数。

返回值

此方法返回一个列表，其中包含从指定序列中随机选择的 k 个元素。

示例 1

下面是一个演示 python random.choices（） 方法使用的基本示例 -

import random

# Population of items
input_list = ["Italy","Germany","London","Bristol"]

# Select 3 items with equal probability
selected_items = random.choices(input_list, k=6)

print(selected_items)

在执行上述代码时，我们得到以下输出 -

示例 2

此示例使用带有权重的 python random.choices（） 方法。

import random

input_list=["Italy","Germany","London","Bristol"]
output_list=random.choices(input_list,weights=[10,5,6,2],k=10)

print(output_list)

以下是代码的输出 -

示例 3

让我们看看这种方法的另一个示例，其中包含累积权重 -

import random
from itertools import accumulate

# Population of items
input_list = ["Italy","Germany","London","Bristol"]

weights = [10, 5, 30, 10]
cum_weights = list(accumulate(weights))

# Select 4 items based on cumulative weights
selected_items = random.choices(input_list, cum_weights=cum_weights, k=8)
print(selected_items)

以下是代码的输出 -