python - 如何使用 random.randint 找到概率不相等的随机 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)是一个为 GA 中的总体随机选择 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)是一种选择，但我想使用random.randint功能。想知道我们如何做到这一点？

Answer 1

的参数toolbox.register必须是一个函数，并且在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它不是一个函数（它是一个随机数），所以你得到了一个错误。解决方法是将此表达式打包在一个可以传递给的函数中toolbox.register：

# 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)

Answer 2

一种自然的方法是使用表达式

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

您可以将其抽象为一个函数：

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

然后bernoulli(0.8)将给出具有必要概率的 1 或 0。我不熟悉您正在使用的 GA 库，但bernoulli()它是可调用的，因此它应该可以工作。

Answer 3

random.randint不提供此类功能，但如果您想留在random包中，可以使用random.choice([0] * 1 + [1] * 4).

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