k桁のn個の乱数を生成する方法

Question

k桁のn個の乱数を作成する方法はありますか？例えば

... [0, 2, 3]

私のトリックを備えた2000のランダムな整数は、発電機の乱数を使用して、範囲に基づいて値を割り当てることでしたか？

しかし、これをPythonで行うより良い方法があるのだろうかと疑問に思っていましたか？

編集： 例：[0,0,0、2、2,3,0,0,2,2、... 2000個の要素] 0,2を含み、3 私のアプローチ

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) 

Answer 1

リストk内で見つかった値のみを使用して長さnのシーケンスを生成するように、それが見えます。

Pythonのrandom.choice機能とリストの解説がこれに最適です。

次の関数は、各要素がkから選択されたランダム要素である長さnのリストを生成します。

from random import choice 

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

ここでは、単純なリストの理解と同じです。

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

* xrangeはPythonの3.x.x.にrangeに交換する必要があることを指摘しMr.goosberryに感謝

Answer 2

あなたの編集後、あなたが望むものが明確になります。あるコンテナ内のいくつかの要素を離散サンプリングする必要があります。

ちょうどあなたのクラスを用意し、これを実行します。あなたには、いくつかの特定の確率たい場合

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

を：

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

はdocsを参照してください。

実装は、ルーレットホイールサンプリングまたはリニアサーチサンプリングと呼ばれることもありますが、アプローチよりもはるかに高速でなければなりません。 wikiにはいくつかの可能なアルゴリズムが記載されています。

Answer 3

あなたはlist comprehensionによって達成することができます。結果を表示するために私は20を使用しています。要件に応じて2000に変更してください。それの音から

>>> 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] 

Answer 4

あなたはnumpyのを使用して喜んでいるので、私はつまり、あなたがnp.random.choiceを使用することをお勧めしたい：

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)] 

Answer 5

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)