Python - 加权选择+调整权重[重复]答案

【问题标题】：Python - Weighted choice + adjusting weights [duplicate]Python - 加权选择+调整权重[重复]
【发布时间】：2018-03-21 21:56:54
【问题描述】：

我正在做类似于Weighted choice short and simple 的事情，但是，我还需要根据场景调整权重。

我尝试做一些简单的算术运算，即weight *= 2，但累积和必须等于 1（显然）而且我不知道如何调整一个权重，并让其他权重也调整.. 必须有我正在监督的一些简单的解决方案。

场景

mylist = ['a', 'b', 'c', 'd']
myweights = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]

从mylist 中选择一个项目并通过一个函数运行它后，我想在根据调整后的权重选择另一个项目之前，向上或向下调整与该项目相关的重量。

【问题讨论】：

是的，我想它确实符合重复的条件。我只想指出，我可能从未发现过这个问题，因为我尝试使用关键字“更新权重”和“权重分布”等，而不是“标准化”。

标签： python

【解决方案1】：

在权重更新后添加这个怎么样：

s = sum(myweights)
myweights = [w/s for w in myweights]

【讨论】：

我很欣赏这个答案，并会尝试实现它，看看会发生什么。
但这肯定也会改变更新后的权重？例如。如果将“c”更改为 0.5，这也会被加权..
我已经实现了这个，并且很可能会使用这个解决方案，除非出现更好的替代方案。 @jpp 提出的观点是有效的，但在我的用例中它很好。

【解决方案2】：

这是使用numpy 的一种方式，假设您要修复更新并线性分配差异以确保 sum(weights) 等于 1。

import numpy as np

def weight_updater(lst, oldweights, item, new):
    newweights = oldweights.copy()
    idx = lst.index(item)
    newweights += (oldweights[idx] - new)/(len(newweights)-1)
    newweights[idx] = new
    return newweights

mylist = ['a', 'b', 'c', 'd']
myweights = np.array([0.25, 0.25, 0.25, 0.25])

res = weight_updater(mylist, myweights, 'c', 0.5)

# array([ 0.16666667,  0.16666667,  0.5       ,  0.16666667])

【讨论】：