回答編集履歴
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追記
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[参考（numpy公式）](https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.random.choice.html)
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### 更に追記
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ドキュメントをちゃんと読んだら、第一引数には1-D array likeも渡せました。
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なので、もっと簡単にこう書けます。
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```python
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np.random.choice(["大吉", "中吉", "小吉"], p=[0.1, 0.3, 0.6])
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```
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難しいことをする必要はありませんでした・・・。
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構文の改善
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@@ -42,9 +42,11 @@
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### 追記
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回答書いてからぐぐってたらnumpy 1.7.0以降を使えば次のように書けるということを知りました。
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回答書いてからぐぐってたら、numpy 1.7.0以降を使えば次のように書けるということを知りました。
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```python
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import numpy as np
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def omikuji():
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追記
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### 追記
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回答書いてからぐぐってたらnumpy 1.7.0以降を使えば次のように書けるということを知りました。
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```python
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def omikuji():
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results = ["大吉", "中吉", "小吉"]
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return results[np.random.choice(3, p=[0.1, 0.3, 0.6])]
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```
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もうちょっと頑張ってカスタマイズ性を考慮した結果、こうなりました。
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```python
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>>> def proba_select(ret_proba_dict):
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... index = sorted(ret_proba_dict.keys())
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... probas = np.array([ret_proba_dict[i] for i in index])
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... probas = probas/(probas.sum())
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... return index[np.random.choice(len(index), p=probas)]
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...
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>>> omikuji = lambda : proba_select({"大吉":0.1, "中吉":0.3, "小吉":0.6})
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```
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まあ、ここまでやる必要はないかもしれませんが・・・。
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[参考（numpy公式）](https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.random.choice.html)
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