python - python中无替换的加权随机样本

Question

我需要从总体中获取一个k 大小 的样本而不进行替换，其中总体中的每个成员都有一个相关的权重 (W)。

Numpy 的 random.choices 不会在没有替换的情况下执行此任务，并且 random.sample 不会采用加权输入。

目前，这是我正在使用的:

P = np.zeros((1,Parent_number))
n=0
while n < Parent_number:
    draw = random.choices(population,weights=W,k=1)
    if draw not in P:
        P[0,n] = draw[0]
        n=n+1
P=np.asarray(sorted(P[0])) 

虽然这可行，但它需要在数组、列表和数组之间来回切换，因此不太理想。

我正在寻找最简单易懂的解决方案，因为此代码将与其他人共享。

Answer 1

您可以将 np.random.choice 与 replace=False 一起使用，如下所示:

np.random.choice(vec,size,replace=False, p=P)

其中 vec 是您的人口，P 是权重向量。

例如:

import numpy as np
vec=[1,2,3]
P=[0.5,0.2,0.3]
np.random.choice(vec,size=2,replace=False, p=P)