模拟上午 9 点至下午 6 点的客户类型
Simulate types of customers on a 9AM-6PM basis
我在 Python 开始通过 SimPy 进行模拟,一直卡在模拟客户类型 A(客户总数的 25%)、客户类型 B(30%)、客户类型 C 的均匀分布到达(35%) 和客户类型 D (10%),每天上午 9 点至下午 6 点。
有人知道如何处理吗?
提前谢谢你:)
下面是我将如何模拟 100 位顾客的到来。
import random
p = ['A', 'B', 'C', 'D']
w = [0.25, 0.30, 0.35, 0.10]
size = 100
customers = random.choices(
population=p,
weights=w,
k=size)
counts = { x: 0 for x in p }
for x in customers:
counts[x] += 1
print({x: counts[x]/size for x in counts})
我在 Python 开始通过 SimPy 进行模拟,一直卡在模拟客户类型 A(客户总数的 25%)、客户类型 B(30%)、客户类型 C 的均匀分布到达(35%) 和客户类型 D (10%),每天上午 9 点至下午 6 点。
有人知道如何处理吗?
提前谢谢你:)
下面是我将如何模拟 100 位顾客的到来。
import random
p = ['A', 'B', 'C', 'D']
w = [0.25, 0.30, 0.35, 0.10]
size = 100
customers = random.choices(
population=p,
weights=w,
k=size)
counts = { x: 0 for x in p }
for x in customers:
counts[x] += 1
print({x: counts[x]/size for x in counts})