¿Cómo elegir elementos de la lista con diferente probabilidad usando NumPy?

Veremos cómo usar el método numpy.random.choice() para elegir elementos de la lista con diferente probabilidad.

Sintaxis: numpy.random.choice(a, size=Ninguno, replace=True, p=Ninguno)

Salida: Devuelve la array numpy de muestras aleatorias.

Nota: el parámetro p son las probabilidades asociadas con cada entrada en una (array 1d). Si no se proporciona, la muestra supone una distribución uniforme entre todas las entradas de un archivo .

Ahora, veamos los ejemplos:

Ejemplo 1:

# import numpy library
import numpy as np
  
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
  
# uniformly select any element
# from the list
number = np.random.choice(num_list)
  
print(number)

Producción:

50

Ejemplo 2:

# import numpy library
import numpy as np
  
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
  
# choose index number-3rd element
# with 100% probability and other
# elements probability set to 0
# using p parameter of the
# choice() method so only
# 3rd index element selected
# every time in the list size of 3.
number_list = np.random.choice(num_list, 3,
                          p = [0, 0, 0, 1, 0])
  
print(number_list)

Producción:

[40 40 40]

En el ejemplo anterior, solo queremos seleccionar el tercer elemento de índice de la lista dada cada vez.

Ejemplo 3:

# import numpy library
import numpy as np
  
# create a list
num_list = [10, 20, 30, 40, 50]
  
  
# choose index number 2nd & 3rd element
# with  50%-50% probability and other
# elements probability set to 0
# using p parameter of the
# choice() method so 2nd & 
# 3rd index elements selected
# every time in the list size of 3.
number_list = np.random.choice(num_list, 3,
                          p = [0, 0, 0.5, 0.5, 0])
  
print(number_list)

Producción:

[30 40 30]

En el ejemplo anterior, queremos seleccionar los elementos de índice 2nd y 3rd de la lista dada cada vez.