比较元素并将大于随机数的值返回为真

Question

我正在尝试将一个数组px 中的每个唯一变量与另一个数组py 中的随机数进行比较。如果px 中的元素大于或等于py 的元素，那么我想将该值记为True。

这里有一些代码。

import pandas as pd
import random

px = np.array([0.360617,0.360617,0.360617,0.989699,0.989699,0.989699,-1.020482])
py = np.random.uniform(low=0, high=1, size=len(px))

df = pd.DataFrame({'px': px, 'py': py, 'status': px >= py})

生成的数据框如下所示：

         px        py  status
0  0.360617  0.509826   False
1  0.360617  0.129870    True
2  0.360617  0.818778   False
3  0.989699  0.953721    True
4  0.989699  0.740662    True
5 -1.020482  0.302593    False

但我需要它看起来像这样。想象一下，每个唯一的px 都有自己关联的随机值py，介于 0 和 1 之间。

name  px        py         status
a     0.360617  0.509826   False
a     0.360617  0.509826   False
a     0.360617  0.509826   False
b     0.989699  0.953721   True
b     0.989699  0.953721   True
c     -1.020482 0.302593  False

我想这可以通过一个 for 循环来完成，其中每个 name 都与某个随机值相关联。

Answer 1

这是你需要的吗？

c,n=np.unique(px,return_counts=True)
py = np.random.uniform(low=0, high=1, size=len(n))
df = pd.DataFrame({'px':  np.repeat(c,n), 'py': np.repeat(py,n), 'status': np.repeat(c,n)>= np.repeat(py,n)})


df
Out[401]: 
         px        py  status
0 -1.020482  0.862371   False
1  0.360617  0.077589    True
2  0.360617  0.077589    True
3  0.360617  0.077589    True
4  0.989699  0.376675    True
5  0.989699  0.376675    True
6  0.989699  0.376675    True

Answer 2

随机数是以伪随机方式生成的（请查看this 了解更多信息），这里的问题是每次调用np.random.uniform(low=0, high=1, size=len(px)) 它都会创建一个全新的数字。 为了获得相同的伪随机数只需使用random.seed(number)（对于所有py调用，该数字必须相同，但与其他变量不同）每次您想获得与以前相同的数字然后调用我上面提到的功能。因此，您将获得与 py 相同的值。

编辑

由于下面的 cmets，我意识到（感谢 @roganjosh）另一种解决方法是使用 map 来存储特定变量的一些随机确定的值：

首先，我创建了一个新地图：seeds = {"py": random.uniform(0,1)}，并且每当您想再次获得 py 值时，您必须使用：seeds.get("py") 调用种子（您可以将 py 更改为其他值)。我还创建了一个函数，因此您可以根据需要添加带有数值的键：

def raandomseed(key):

seeds.update({key:random.uniform(0,1)})

有关伪随机函数的更多信息，请查看 Python wiki here