Python 中的 random 模块的常用方法

random 模块提供了生成随机数、实现随机乱序和随机抽样的方法。以下是一些常用的方法及其示例，包括加上权重、不允许重复以及使用累加权重的情形：

生成随机数

生成一个 [0.0, 1.0) 之间的随机浮点数

import random
print(random.random())

生成指定范围内的随机整数

import random
print(random.randint(1, 10))  # 生成1到10之间的随机整数

生成指定范围内的随机浮点数

import random
print(random.uniform(1.0, 10.0))  # 生成1.0到10.0之间的随机浮点数

实现随机乱序

将列表中的元素打乱顺序

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print(my_list)

随机抽样

从列表中随机抽取指定数量的元素

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
sample = random.sample(my_list, 2)  # 从 my_list 中随机抽取 2 个元素
print(sample)

从列表中随机选择一个元素

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
choice = random.choice(my_list)  # 从 my_list 中随机选择一个元素
print(choice)

从列表中随机选择多个元素（允许重复）

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
choices = random.choices(my_list, k=3)  # 从 my_list 中随机选择 3 个元素（允许重复）
print(choices)

从列表中随机选择多个元素（不允许重复）

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
choices = random.sample(my_list, 3)  # 从 my_list 中随机选择 3 个元素（不允许重复）
print(choices)

加上权重的随机抽样

从列表中随机选择一个元素，带权重

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [10, 1, 1, 1, 1]  # 第一个元素的权重较大
choice = random.choices(my_list, weights=weights, k=1)
print(choice)

从列表中随机选择多个元素，带权重（允许重复）

import random
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [10, 1, 1, 1, 1]  # 第一个元素的权重较大
choices = random.choices(my_list, weights=weights, k=3)
print(choices)

从列表中随机选择多个元素，带权重（不允许重复）

由于 random.sample 不支持权重参数，我们可以通过自定义函数来实现：

import random

def weighted_sample(population, weights, k):
    assert len(population) == len(weights)
    choices = set()
    while len(choices) < k:
        choice = random.choices(population, weights=weights, k=1)[0]
        choices.add(choice)
        # 确保同一元素不重复选择
        index = population.index(choice)
        population.pop(index)
        weights.pop(index)
    return list(choices)

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [10, 1, 1, 1, 1]
choices = weighted_sample(my_list.copy(), weights.copy(), 3)
print(choices)

使用累加权重

累加权重参数 (cum_weights) 在某些情况下是非常有用的，尤其是当你已经有累加权重数据或者累加权重的计算更为方便时。

示例

以下是一个使用累加权重的示例：

import random

elements = ['a', 'b', 'c', 'd']
cumulative_weights = [10, 30, 60, 100]

result = random.choices(elements, cum_weights=cumulative_weights, k=5)
print(result)

在这个例子中，如果你已经有了累加权重数据，可以直接使用它们进行随机选择，而不需要再转换为普通权重。

结论

累加权重参数的存在为 random.choices 提供了更多的灵活性和优化空间。当你已经有累加权重数据或者希望优化性能时，可以直接使用累加权重。而在其他情况下，你也可以使用普通权重，让 random.choices 自动计算累加权重。

综合示例

以下是一个综合示例，展示如何使用 random 模块的各种方法，包括带权重、不允许重复以及使用累加权重：

import random

# 生成随机数
print("Random float between 0.0 and 1.0:", random.random())
print("Random integer between 1 and 10:", random.randint(1, 10))
print("Random float between 1.0 and 10.0:", random.uniform(1.0, 10.0))

# 实现随机乱序
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print("Shuffled list:", my_list)

# 随机抽样
sample = random.sample(my_list, 2)
print("Random sample of 2 elements:", sample)

# 随机选择一个元素
choice = random.choice(my_list)
print("Random choice from list:", choice)

# 随机选择多个元素（允许重复）
choices = random.choices(my_list, k=3)
print("Random choices (3 elements):", choices)

# 随机选择多个元素（不允许重复）
choices = random.sample(my_list, 3)
print("Random sample (3 elements, no repeat):", choices)

# 随机选择一个元素，带权重
weights = [10, 1, 1, 1, 1]
choice = random.choices(my_list, weights=weights, k=1)
print("Weighted random choice from list:", choice)

# 随机选择多个元素，带权重（允许重复）
choices = random.choices(my_list, weights=weights, k=3)
print("Weighted random choices (3 elements):", choices)

# 随机选择多个元素，带权重（不允许重复）
choices = weighted_sample(my_list.copy(), weights.copy(), 3)
print("Weighted random sample (3 elements, no repeat):", choices)

# 使用累加权重
elements = ['a', 'b', 'c', 'd']
cumulative_weights = [10, 30, 60, 100]
result = random.choices(elements, cum_weights=cumulative_weights, k=5)
print("Random choices with cumulative weights:", result)

这些方法可以帮助你生成各种类型的随机数、打乱序列以及从序列中随机抽取元素。根据你的需求，选择合适的 random 方法可以使你的代码更具随机性和多样性。