So verwenden Sie random.randint, um zufällige 0 und 1 mit nicht gleicher Wahrscheinlichkeit zu finden

Question

Ich verwende DEAP Toolbox in Python für Genetic Algorithm.

toolbox.register("attr_bool", random.randint, 0, 1) ist eine Funktion wählt zufällig 0 und 1 für Populationen in GA. Ich möchte GA zwingen, 0 und 1 zufällig zu wählen, aber mit zum Beispiel 80% eins und dem Rest Null.

Ich denke, srng.binomial(X.shape, p=retain_prob) ist eine Wahl, aber ich möchte random.randint Funktion verwenden. Fragen Sie sich, wie wir das schaffen können?

Answer 1

Die Argumente für toolbox.register muss eine Funktion und die Argumente, die Sie auf diese Funktion zu übergeben wollen, wenn Sie es ausführen

Da 0 if random.randint(0, 4) == 0 else 1 ist keine Funktion (es ist eine Zufallszahl) einen Fehler bekommen. Das Update ist diesen Ausdruck in einer Funktion zu verpacken, die Sie toolbox.register passieren können:

# 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

random.randint bietet keine solche Funktionalität, aber wenn Sie im random Paket bleiben möchten, können Sie random.choice([0] * 1 + [1] * 4) verwenden.

numpy.random bietet auch diese Funktionalität mit np.random.choice([0, 1], p=[0.2, 0.8]).

Answer 3

Eine natürliche Art und Weise ist der Ausdruck

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

Sie können abstrakt diese in eine Funktion verwenden:

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

Dann wird bernoulli(0.8) geben mit den erforderlichen Wahrscheinlichkeiten 1 oder 0. Ich bin nicht vertraut mit der GA-Bibliothek, die Sie verwenden, aber bernoulli() ist aufrufbar, daher sollte es funktionieren.