随机宏量营养素选择（Python）答案

【问题标题】：Random Macro-nutrient selection (Python)随机宏量营养素选择（Python）
【发布时间】：2020-10-22 01:54:44
【问题描述】：

我目前正在尝试构建一个代码，从表中随机选择食物（具有宏观营养分解）。

我想知道的是我如何告诉Python“打印你随机选择的食物的索引作为列表”？

【问题讨论】：

一种方法是搜索列表中的项目（使用index 方法）。但我想简单地随机选择一个索引而不是一个项目要容易得多 - 然后你就可以免费获得索引，并且该项目很容易访问（使用 [] 运算符）
最好重新设计帖子的标题。宏量营养素不是 Python 构造，您要解决的问题是编程问题，而不是生物化学。 :) 你能告诉我们到目前为止你尝试了什么吗？代码 sn-ps 会有所帮助。

【解决方案1】：

假设我们的输入如下所示：

import numpy as np

macro_nutrients = [
    'carbohydrates',
    'fats',
    'dietary_fiber',
    'minerals',
    'proteins',
    'vitamins',
    'water'
]

您有多种选择：

如果您的宏量营养素存储在类似列表的结构中，您可以这样做：

el = np.random.choice(macro_nutrients)
idx = macro_nutrients.index(el)
print(el, ";  Is the index correct?:", el == macro_nutrients[idx])

# or you can just write:
idx = np.random.randint(0, len(macro_nutrients) - 1)
print(macro_nutrients[idx])

对于[].index()，您可以查看this SO answer 的注意事项。

如果您有类似表格的结构（例如 numpy 二维数组）：

# we will simulate it by permuting the above list several times and adding the
# permutation as a row in the new 2d array:
mat = np.array([np.random.permutation(macro_nutrients.copy()),
               np.random.permutation(macro_nutrients.copy()),
               np.random.permutation(macro_nutrients.copy()),
               np.random.permutation(macro_nutrients.copy())])

# flatten() will convert your table back to 1d array
np.random.choice(mat.flatten())

# otherwise, you can use something like:
row = np.random.randint(0, mat.shape[0] - 1)
col = np.random.randint(0, mat.shape[1] - 1)
print(mat[row, col])

【讨论】：