python - Random.choices 不返回均匀分布

Question

我正在尝试使用 random.choices 模拟离散值的均匀分布。每次生成新集合时，表示唯一计数的键都会增加。
为什么结果是统一的([2,2])发生的可能性低于 [1,3] ?

def sim_counts(size, values=[1,-1], popsize=2):
    
    count_dict = {}
    for i in range(popsize):
        X = random.choices(values,k=size)
        _, counts = np.unique(X, return_counts=True)
        
        if len(counts) == 1:
            counts = [0,counts[0]]
        key = str(np.sort(counts))

        if key not in count_dict:
            count_dict[key] = 0
            count_dict[key] +=1
        else:
            count_dict[key] +=1
            
    return count_dict
   
sim_counts(4, values=[1,-1], popsize=10000)

>>> {'[2 2]': 3747, '[0 4]': 1319, '[1 3]': 4934}

Answer 1

作为代码整洁的一部分，您正在设置 key = str(numpy.sort(counts))这隐藏了有两种方法可以获取 [1 3] 的 key 。使用该策略。
如果没有排序再运行测试，我想你会发现结果[2 2]与您预期的一样更常见，但 [1 3] 的结果和 [3 1]而个别较少结合到更大的数量。
例如:

{'[3 1]': 2521, '[1 3]': 2550, '[2 2]': 3721, '[0, 4]': 1208}

另请参阅@barmar 的回答，以更细致地了解导致相关键的各个排列。