加权随机算法的python实现

1 随机抽奖

本次运行环境为：

win7
jupyter notebook
python 3.6

1.1 随机抽取一个元素

用 random.choice() 来实现随机抽取一个元素。

from random import choiceimport randomimport pandas as pdname = ['张三', '李四', '王五', '小明', '小郑', '梅西', 'C罗', '内少']random_name = choice(name)random_name

1.2 随机抽取多个元素

可以考虑用 random.sample() 来随机抽取多个元素。

# 从name中随机选择3个元素slice_sample = random.sample(name, 3)slice_sample

1.3 考虑权重后随机抽取一个元素

如果是不同的成员有不同的权重，比如本次抽奖，在赞赏的同时有评论的人员，赋予的权重要求稍微高一些。可以自定义一个函数，用来考虑权重后随机抽取一个元素。

# weight_data 的数据类型为 dictdef random_weight(weight_data):    total = sum(weight_data.values())    # 权重求和    ra = random.uniform(0, total)   # 在0与权重和之前获取一个随机数    curr_sum = 0    ret = None#     keys = weight_data.iterkeys()    # 使用Python2.x中的iterkeys    keys = weight_data.keys()        # 使用Python3.x中的keys    for k in keys:        curr_sum += weight_data[k]             # 在遍历中，累加当前权重值        if ra <= curr_sum:          # 当随机数<=当前权重和时，返回权重key            ret = k            break    return ret# 用Pandas从excel中读取数据df = pd.read_excel('choujiang.xlsx')# 将数据进行整理df_data = df[['name', 'weight']].set_index('name')# 根据上面的上述，获取dict类型的数据data = df_data.to_dict()['weight']random_weight(data)

1.4 考虑权重后，随机获取多个元素

最终，本次需要在考虑权重后，随机获取多个元素（N个），并且不能重复，可以在上个函数的基础上，再添加一个自定义函数，来一次性加权随机抽取多个元素。

def choujiang(data, N):#     N = 6    results = []    i = 0    while i < N:        m = random_weight(data)        if m in results:            continue        results.append(m)        i = i+1    return resultschoujiang(data,3)

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1.1 随机抽取一个元素

1.2 随机抽取多个元素

1.3 考虑权重后随机抽取一个元素

1.4 考虑权重后，随机获取多个元素

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