如何从 Julia 的加权数组中选择一个随机项？答案

【问题标题】：How do I select a random item from a weighted array in Julia?如何从 Julia 的加权数组中选择一个随机项？
【发布时间】：2015-02-18 00:43:14
【问题描述】：

考虑两个 1-dim 数组，一个包含可供选择的项目，一个包含绘制另一个列表中的项目的概率。

items = ["a", 2, 5, "h", "hello", 3]
weights = [0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.3]

在 Julia 中，如何使用 weights 随机选择 items 中的一个项目来加权绘制给定项目的概率？

【问题讨论】：

@Prix 感谢您的更新。在此类问题的标题中指明感兴趣的语言不是很重要吗？也许在问题末尾的括号中？
好的，谢谢。确实，能够订购标签真是太好了。
希望你喜欢这种方式，我认为没有理由不在那里拥有它，所以我想这取决于个人喜好;)

标签： arrays random julia random-sample

【解决方案1】：

使用StatsBase.jl 包，即

Pkg.add("StatsBase")  # Only do this once, obviously
using StatsBase
items = ["a", 2, 5, "h", "hello", 3]
weights = [0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.3]
sample(items, Weights(weights))

或者如果你想采样很多：

# With replacement
my_samps = sample(items, Weights(weights), 10)
# Without replacement
my_samps = sample(items, Weights(weights), 2, replace=false)

（在 Julia Weights 被称为 WeightVec）。

您可以详细了解Weights 以及它存在的原因in the docs。 StatsBase 中的采样算法非常高效，旨在根据输入的大小使用不同的方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个更简单的方法，它只使用 Julia 的基础库：

sample(items, weights) = items[findfirst(cumsum(weights) .> rand())]

例子：

>>> sample(["a", 2, 5, "h", "hello", 3], [0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.3])
"h"

这比StatsBase.jl效率低，但对于小向量来说没问题。

另外，如果weights 不是归一化向量，您需要这样做：cumsum(weights ./ sum(weights))。

【讨论】：

我可以使用它从列表中生成多个元素（无需替换）吗？