Как я могу получить взвешенный случайный выбор из класса Python Counter?

У меня есть программа, в которой я отслеживаю успех различных вещей, используя collections.Counter - каждый успех вещи увеличивает соответствующий счетчик:

import collections
scoreboard = collections.Counter()

if test(thing):
    scoreboard[thing]+ = 1

Затем, для будущих тестов, я хочу перекоситься в сторону вещей, которые принесли наибольший успех. Counter.elements() казался идеальным для этого, так как он возвращает элементы (в произвольном порядке), повторяемые несколько раз, равные счетчику. Поэтому я решил, что могу просто сделать:

import random
nextthing=random.choice(scoreboard.elements())

Но нет, что вызывает TypeError: объект типа 'itertools.chain' не имеет len(). Хорошо, поэтому random.choice не может работать с итераторами. Но в этом случае длина известна (или познаваема) - она ​​ sum(scoreboard.values()).

Я знаю базовый алгоритм для итерации через список неизвестной длины и довольно аккуратный выбор элемента наугад, но я подозреваю, что там что-то более элегантное. Что мне делать здесь?

Ответ 1

Вы можете сделать это довольно легко, используя itertools.islice, чтобы получить N-й элемент итерации:

>>> import random
>>> import itertools
>>> import collections
>>> c = collections.Counter({'a': 2, 'b': 1})
>>> i = random.randrange(sum(c.values()))
>>> next(itertools.islice(c.elements(), i, None))
'a'

Ответ 2

Вы можете обернуть итератор в list(), чтобы преобразовать его в список для random.choice():

nextthing = random.choice(list(scoreboard.elements()))

Недостатком здесь является то, что это расширяет список в памяти, вместо того, чтобы обращаться к нему по отдельности, как обычно с итератором.

Если вы хотите решить эту проблему, этот алгоритм, вероятно, хороший выбор.

Ответ 3

В следующем получится случайный элемент, в котором оценка - это вес для того, как часто возвращать этот элемент.

import random

def get_random_item_weighted(scoreboard):    
    total_scoreboard_value = sum(scoreboard.values())

    item_loc = random.random() * total_scoreboard_value
    current_loc = 0
    for item, score in scoreboard.items():
        current_loc += score
        if current_loc > item_loc:
            return item

например, если имеется 2 элемента:

item1 имеет оценку 5
item2 имеет оценку 10

item2 будет возвращен дважды так же часто, как item1

Ответ 4

Другой вариант с итерацией:

import collections
from collections import Counter
import random


class CounterElementsRandomAccess(collections.Sequence):
    def __init__(self, counter):
        self._counter = counter

    def __len__(self):
        return sum(self._counter.values())

    def __getitem__(self, item):
        for i, el in enumerate(self._counter.elements()):
            if i == item:
                return el

scoreboard = Counter('AAAASDFQWERQWEQWREAAAAABBBBCCDDVBSDF')
score_elements = CounterElementsRandomAccess(scoreboard)
for i in range(10):
    print random.choice(score_elements)

Ответ 5

Другой вариант, Настройка немного громоздка, но поиск выполняется с логарифмической сложностью (подходит, когда требуется несколько запросов):

import itertools
import random
from collections import Counter
from bisect import bisect

counter = Counter({"a": 5, "b": 1, "c": 1})

#setup
most_common = counter.most_common()
accumulated = list(itertools.accumulate([x[1] for x in most_common])) # i.e. [5, 6, 7]
total_size = accumulated[-1]

# lookup
i = random.randrange(total_size)
print(most_common[bisect(accumulated, i)])

Ответ 6

Много датированных ответов здесь.

Имея словарь вариантов выбора с соответствующими относительными вероятностями (в вашем случае это может быть число), вы можете использовать новый random.choices, добавленный в Python 3.6, следующим образом:

import random

my_dict = {
    "choice a" : 1, # will in this case be chosen 1/3 of the time
    "choice b" : 2, # will in this case be chosen 2/3 of the time
}

choice = random.choices(*zip(*my_dict.items()))[0]