python romdom関数の一様分布に重みをかけたい

Question

1か月を30日として、1か月に2回行動をとるとします。行動を20種類として、random関数を使って、以下のような関数を作成しました。元々、この関数は行動1から行動20までを一様分布でランダムに行動を発生させるつもりでした。ですので、各行動の出現頻度は、全体100％　÷　20　＝　５％になるように設計されているのですが、
これを行動19と行動20をそれぞれ、全体の20％ずつ発生させるためにはどうすればよいでしょうか。random関数で調べて重みのかけ方がわかりませんでした。
ご教授いただけますと幸いです。

def random_part():
    days = 30
    actions = 20
    do_day = 2
    do_action = 1
    
    s = np.hstack([
      np.ones((do_day, do_action)),
      np.zeros((do_day, actions - do_action)),
       ])
        
    # shuffle column wise
    idx = np.random.rand(*s.shape).argsort(axis=1)
    s = np.take_along_axis(s, idx, axis=1)

    # shuffle row wise
    s = np.vstack([s, np.zeros((days-do_day, actions))]).astype(int)
    np.random.shuffle(s)

    # dataframe
    df = pd.DataFrame(s, columns=[f'行動{i+1}' for i in range(actions)])
    return df

何卒、よろしくお願い申し上げます。

Answer 1

※ 値を重複して抽出しない様に numpy.random.choice に replace=False を指定

import numpy as np
import pandas as pd

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

def random_part():
    days = 30
    actions = 20
    do_day = 2
    do_action = 1

    s = np.zeros((days, actions), dtype=int)
    p = np.r_[np.resize(0.6/(actions-2), actions-2), 0.2, 0.2]
    s[np.random.choice(days, do_day, replace=False), 
      np.random.choice(actions, do_day, replace=False, p=p)] = do_action

    # dataframe
    df = pd.DataFrame(s, columns=[f'行動{i+1}' for i in range(actions)])
    return df

if __name__ == '__main__':
    print(random_part())

Comments

[onosan]

ありがとうございます。こちらに気づく前に自分でどんくさく作っていたのですが、こちら、かなり短く洗練されており、大変参考になりました。ありがとうございます。

Answer 2

雑にはこれで用が足りるんじゃないですか?

>>> from random import randint, random
>>> x = random()
>>> if x < 0.8:
...     action = randint(1, 18)
... else:
...     action = randint(19, 20)

Answer 3

以下のような感じでnumpy.random.choiceを使えば重み付きで値を選択できます。

import numpy as np

N,M,P = 20,2,0.2

p# トータルで1になるような重みを計算する
print(p)
"""
[0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333
 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333
 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333 0.03333333
 0.2        0.2       ]
"""

ret = np.random.choice(N,10,p=p)
print(ret) # [ 2 14  2  2 16 18 19  6 10 18]

Comments

[onosan]

こちら、参考にさせていただき、自分で作成し終わったところで、別の方がかなりストライクな答えをいただき、こちらもベストアンサーにしたいのですが、そのくらい役に立ちました。ありがとうございます。

Answer 4

一様分布から得られた乱数を適当に変換します。

例えば[0,1)の一様分布から得られた値uがあったとして
値i(i=0,1,2...)になる重みをw[i]として(wの合計は1とする)、その累積和をs[i](s[0] = 0)としたとき、
s[i] <= u < s[i+1] となるiを探せばいいです。

Comments

[onosan]

ありがとうございます。少し抽象的で、頭の悪い私には少し難しくて、仮に、コードにするとしたら、どんな感じになるでしょうか。20種類の行動(0～19)の18と19を全体の2割にするイメージなのですが、、、お手数をおかけしてすみません。。。

[ozwk]

すみません、面倒なので嫌です。

[ozwk]

重み付け抽選とか重み付けランダムとかで調べれば出てくると思うのでがんばってください

というかよくある処理なのでnumpyで用意されていそうな気もしていたら案の定ありましたね。
can100さんの回答を参照してください