Python 按分类权重(区间)随机获取分类样本

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Python 按分类权重(区间)随机获取分类样本

开发环境

win 10

python 3.6.5

需求

活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率(基准概率，非绝对概率，即允许存在一定偏差)，iphone为0，华为0.35，小米为0.25，魅族0.1，vivo和三星为0.15

代码实现

			
									#!/usr/bin/env python

									# -*- coding:utf-8 -*-

									__author__ = 'shouke'

									import random

									def get_sample_by_rate(sample_rate_list):

									    if sum([item[1] for item in sample_rate_list]) != 1:

									        raise ValueError("样本比例配置错误，样本占比之和必须为1!")

									    random_normalized_num = random.random()  # random() -> x in the interval [0, 1).

									    accumulated_probability = 0.0

									    for sample, probabilitie in sample_rate_list:

									        accumulated_probability += probabilitie

									        if random_normalized_num < accumulated_probability:

									            return sample

									award_dict = {'iphone':0, '华为':0.35, '小米':0.25, '魅族':0.1, 'vivo':0.15, '三星':0.15}

									# 初始化

									output_dict = {} # 存放取样次数

									for sample, rate in award_dict.items():

									    output_dict[sample] = 0

									award_list = sorted(award_dict.items(), key=lambda arg:arg[1], reverse=False)

									n = 1000 # 取样总次数

									for i in range(n):

									    award = get_sample_by_rate(award_list)

									    output_dict[award] += 1

									percentage_dict = {key: output_dict[key]/n for key in output_dict} # 存放样本数占比

									print(output_dict)

									print(percentage_dict)

运行结果

注意

为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求？那是因为python的random函数是平均分布函数，产生的随机数是等可能的。如下，可以把[0,1)区间看作一条线，生成的随机数可以看作是线条上一个个点，这样，就可以根据这个点所在位置，把这个点划分到某个区间（本例中划分了几个区间[0, 0.1)，[0.1，0.25)，[0.25，0.4)，[0.4， 0.65)，[0.65，1)），映射样本的概率范围

0 0.25 0.5 1

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从运行结果来看，不难看出，这种计算方式存在一定的偏差，比较适合大数据

作者：授客
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