Yii2 | требует бауэр-актив / jquery

Начиная с Python v3.6, random.choices можно было бы использовать для возврата list элементов заданного размера из данной популяции с дополнительными весами.

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

blockquote>

• население : list, содержащее уникальные наблюдения. (Если пуст, поднимается IndexError)
• вес : Более точные относительные веса, необходимые для выбора.
• cum_weights : кумулятивные веса, необходимые для выбора.
• k : размер (len) для выхода list. [По умолчанию len()=1)

---

Немного оговорок:

1) Он использует взвешенную выборку с заменой, предметы будут позже заменены. Значения в последовательности весов сами по себе не имеют значения, но их относительное отношение имеет место.

В отличие от np.random.choice, который может принимать только вероятности в виде весов и также должен обеспечивать суммирование индивидуальных вероятностей до 1 критерия, здесь нет таких правил. Если они относятся к числовым типам (int/float/fraction, кроме типа Decimal), они все равно будут выполняться.

>>> import random
# weights being integers
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [12, 12, 4], k=10)
['green', 'red', 'green', 'white', 'white', 'white', 'green', 'white', 'red', 'white']
# weights being floats
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [.12, .12, .04], k=10)
['white', 'white', 'green', 'green', 'red', 'red', 'white', 'green', 'white', 'green']
# weights being fractions
>>> random.choices(["white", "green", "red"], [12/100, 12/100, 4/100], k=10)
['green', 'green', 'white', 'red', 'green', 'red', 'white', 'green', 'green', 'green']

2) Если ни вес , ни cum_weights , выбор производится с равной вероятностью. Если задана последовательность весов , она должна быть такой же длины, как последовательность населения .

Задание как весов , так и cum_weights вызывает TypeError.

>>> random.choices(["white", "green", "red"], k=10)
['white', 'white', 'green', 'red', 'red', 'red', 'white', 'white', 'white', 'green']

3) cum_weights обычно являются результатом функции itertools.accumulate , которые действительно удобны в таких ситуациях.

Из связанной документации:

Внутренне относительные веса преобразуются в кумулятивные веса перед выбором, поэтому загрузка кумулятивных весов экономит работу.

blockquote>

Таким образом, либо поставка weights=[12, 12, 4], либо cum_weights=[12, 24, 28] для нашего надуманного случая дает один и тот же результат, а последний, по-видимому, работает быстрее / эффективнее.