从以不同概率发生的事件列表中选择一个事件

Question

我有一个事件列表，这些事件在满足条件 X 时具有单独的发生概率，例如 [0.1, 0.9, 0.2]。它们加起来不等于 1。但是，当满足条件 X 时，最多可能发生其中一个。事件的数量是可变的。 我的意思是，如果列表中只有事件 A，则列表是例如[0.3]。如果 B 也在那里，例如 [0.3, 0.8]。然后问题是，其中哪一个发生了，或者没有。

代码：

event_prob_list = [0.3, 0.5, 0.8]

列表的长度是可变的。 我想要一个函数或分布，它给我一个索引，或者 None，根据它被选择。

我想出的一个解决方案是：1.) 随机打乱列表。 2.) 对于列表中的每个元素，扔一枚硬币；如果结果

但是，我不知道这在概率上是否正确，以及是否没有更好的函数/分布可供借鉴。 （我在关闭这个问题时确实编辑了它......）

Answer 1

你可以这样做：

import random

probs = [0.1, 0.2]
# get max value and create a list of `none` with length of `max*100`
# for this example we create a list of 20 `none`s
mx = int(max(probs) * 100)
probs_placeholder = ['none'] * mx

# then for each probability, we specify probabilty amount of indices to that prob.
# for example if we have 20 cells, 2 cells for 0.1 and 4 cells for 0.2
# because `4/20=0.2` and `2/20=0.1` 
probs_count = [int(mx*x) for x in probs]
index = 0
for i in range(len(probs)):
    probs_placeholder[index:probs_count[i]] = [probs[i]] * probs_count[i]
    index = probs_count[i]

selected_index = random.choice(range(len(probs_placeholder)))
selected_value = probs_placeholder[selected_index]


if selected_value == 'none':
    print('none selected')
else:
    # its possible to have duplicate probs,  So we should start counting until we reach to selected index. 
    acc = 0
    i = -1
    while acc < selected_index and i < len(probs):
        i += 1
        acc += probs_count[i]
    print(i)