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python - Python中独立概率的高效随机0,1代

问题描述

我有大量相互独立的概率。除了在循环中每次调用 numpy random 之外，是否有一种有效的方法可以根据这些概率中的每一个生成 0 或 1？我每次只需要一次试验的结果，但对于每个概率。

# current method using np.random.binomial()
n = 1
p = np.random.random(1000) #generating 1000 probabilities

results = np.zeros(1000)
for ix, i in enumerate(p):
    results[ix] = np.random.binomial(n,i,1)

是否有更快的方法或函数可以采用一组独立的概率（所以不是随机选择，因为概率不会加到 1）。

标签： pythonnumpyprobability

解决方案

p允许参数 tonp.random.binomial是列表式的，当它是这样时，它表示每个样本的值p。此外，当像这样使用列表时，您甚至不需要提供您期望的样本总数：您只需为p.

results = np.random.binomial(n, p)

还有一些样本可以证明这一点：

In [1]: np.random.binomial(1, 0.5)
Out[1]: 1

In [2]: np.random.binomial(1, [0.5, 0.5, 0.9])
Out[2]: array([0, 0, 1])

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