如何使用高斯分布对列表进行洗牌

Question

我想模拟一条消息的故障（例如：1000010011 => 1010000011）。有没有办法在 Python 中实现它？我尝试了以下方法，效果很好：

import random
a = "1011101101"
b = [el for el in a] # b = ['1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1']
random.shuffle(b)
print b # b = ['0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0']
random.shuffle(b, random.random)
print b # b = ['1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1']

我希望我的重新排序是正态分布/高斯分布。 例如：

import random
a = "1011101101"
b = [el for el in a] # b = ['1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1']
random.shuffle(b,random.gauss(0.5,0.1))
print b # b = ['1', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '1', '1'] <= assume this is Gaussian distributed...
# OR
c = random.gauss(0.5,0.1)
random.shuffle(b,c)
print b # b = ['0', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1'] <= assume this is also Gaussian distributed...

但是，这不起作用，我收到消息：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\random.py", line 287, in shuffle
    j = int(random() * (i+1))
TypeError: 'float' object is not callable

任何建议/评论将不胜感激。

谢谢

注意：我在这里只要求重新排序错误（例如：1000010011 => 1010000011）。不过，我也打算模拟突发错误（例如：1000010011 => 1011111011）、单个事件（例如：1000010011 => 1000010011）等

其他相关问题：Python: binary string error simulation

Answer 1

c = lambda: random.gauss(0.5,0.1)

Answer 2

random.shuffle 的第二个参数应该是可调用的，而不是浮点数。试试：

random.shuffle(b, lambda:random.gauss(0.5,0.1))

要限制从 0 到 1 的区间，您可以使用

random.shuffle(b, lambda: max(0.0, min(1.0, random.gauss(0.5,0.1))))

（感谢@DSM）

如果你是书呆子，上面的封顶实际上包括 1.0，这会导致random.shuffle 中的错误。实际上，您应该将 1.0 替换为小于 1.0 的最大浮点数。