Python numpy:评估随机生成的二进制值的概率列表



我有一个概率数组,我想使用这些概率生成一个选取值数组,每个值都以相应的概率选取。

例:

in:  [ 0.5,  0.5,  0.5,  0.5, 0.01, 0.01, 0.99, 0.99]
out: [   0,    1,    1,    0,    0,    0,    1,    1]

我想为此使用numpy本机函数,而不是以下循环:

array_of_probs = [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.01, 0.01, 0.99, 0.99]
results = np.zeros(len(array_of_probs))
for i, probs in enumerate(array_of_probs):
  results[i] = np.random.choice([1, 0], 1, p=[probs, 1-probs])

您可以通过将数组与随机生成的数组进行比较来轻松计算此值,因为 0 到 1 之间的随机数小于 0.3 的概率为 0.3。

例如

np.random.rand(len(odds)) < odds

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