確率を偏らせた乱数を生成したい（np.random.choiceについて）

Question

確率を要素ごとに偏らせた乱数を生成したいです
言葉でうまく説明できないですが

やりたいことに当てはまる関数　
np.random.choice　という物を見つけましたが...
どうも指定した確率がおかしいです

_storage=[_/100 for _ in range(100)]
_storage[10]=10
print(_storage)
batch_size=32
idx = np.random.choice(np.arange(len(_storage)), size=batch_size, replace=False)
idx=np.sort(idx)
print(idx)

rangeで後に行けば確率が上がるようになってます
_storage[10]=10で11番目の
要素はほとんどの確立で指定されるようにしてます

なのに結果はなぜか

[ 1  2  6  7 15 19 20 22 28 34 36 38 45 47 53 55 57 65 66 70 74 76 77 79
 81 83 84 85 87 90 91 97]
や
[ 0  1  4  6  9 11 12 14 20 21 24 28 29 35 41 43 45 46 50 51 54 56 58 59
 66 75 76 81 85 87 88 93]

ここには載ってませんが　なんとなく確率をあげた１０は出やすくなってた
なぜ確率が0に近い一けた台が必ず選ばれるのでしょうか？
あまり上手く確率が偏ってない気がするのですが　使い方を間違えてるのでしょうか？（softmax的な関数で正規化しなきゃダメとか？）

これよりいい関数やアルゴリズムを知ってる方教えてください
もし使い方を間違えてるなら正しい使い方教えてください

Answer 1

ええと、せっかく用意した_storageを使っていませんよ。その結果として等確率で各要素が選ばれています。p = _storageを、choiceの引数に追加してください。