如何使用 random.randint 以不等概率找到随机的 0 和 1

Question

我在 Python 中使用 DEAP 工具箱进行遗传算法。

toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1)是GA中随机选择0和1的函数。我想强制 GA 随机选择 0 和 1，但例如 80% 为 1，其余为 0。

我认为srng.binomial(X.shape, p=retain_prob)是一个选择，但我想使用random.randint功能。想知道我们如何做到这一点？

Answer 1

random.randint 不提供这样的功能，但是如果你想留在 random 包中，你可以使用 random.choice([0] * 1 + [1] * 4).

numpy.random 也通过 np.random.choice([0, 1], p=[0.2, 0.8]).

提供此功能

Answer 2

一种自然的方式是使用表达式

1 if random.random() <= 0.8 else 0

你可以把它抽象成一个函数：

def bernoulli(p): return 1 if random.random() <= p else 0

然后 bernoulli(0.8) 将以必要的概率给出 1 或 0。我不熟悉您使用的 GA 库，但 bernoulli() 是可调用的，因此它应该可以工作。

Answer 3

toolbox.register 的参数必须是一个函数，并且当您运行它

时要传递给该函数的参数

因为 0 if random.randint(0, 4) == 0 else 1 不是一个函数（它是一个随机数）你得到了一个错误。解决方法是将此表达式打包到一个可以传递给 toolbox.register:

的函数中

# returns 1 with probability p and 0 with probability 1-p
def bernoulli(p):
    if random.random() < p:
        return 1
    else:
        return 0

toolbox.register("attr_bool", bernoulli, 0.8)

如何使用 random.randint 以不等概率找到随机的 0 和 1

How to use random.randint to find random 0 and 1 with not equal propbability

python

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