نتائج عشوائية عينة بتكاسل في ثعبان

Question

سؤال بيثون. أقوم بإنشاء مجموعة كبيرة من الكائنات ، والتي أحتاجها فقط لصنع عينة عشوائية صغيرة. في الواقع ، يستغرق إنشاء الكائنات المعنية بعض الوقت ، لذلك أتساءل عما إذا كان من الممكن تخطي تلك الكائنات التي لا تحتاج إلى توليدها وإنشاء تلك الكائنات التي تم أخذ عينات منها بشكل صريح.

بمعنى آخر ، لدي الآن

a = createHugeArray()
s = random.sample(a,len(a)*0.001)

وهو مضيعة إلى حد ما. أفضل أن يكون هناك شيء أكثر كسولًا

a = createArrayGenerator()
s = random.sample(a,len(a)*0.001)

لا أعرف ما إذا كان هذا يعمل. الوثائق الخاصة بـ Random.Sample ليست واضحة جدًا ، على الرغم من أنها تذكر Xrange على أنها سريعة جدًا - مما يجعلني أعتقد أنه قد ينجح. سيكون تحويل إنشاء المصفوفة إلى مولد قليلاً من العمل (معرفتي بالمولدات صدئة للغاية) ، لذلك أريد أن أعرف ما إذا كان هذا يعمل مقدمًا. قون

البديل الذي يمكنني رؤيته هو عمل عينة عشوائية عبر XRANGE ، وإنشاء الكائنات التي يتم اختيارها بالفعل بواسطة الفهرس. هذا ليس نظيفًا للغاية ، لأن المؤشرات التي تم إنشاؤها تعسفية وغير ضرورية ، وسأحتاج إلى منطق اختراق إلى حد ما لدعم هذا في طريقة GenerateHugeArray الخاصة بي.

للحصول على نقاط المكافأة: كيف تعمل العينة العشوائية فعليًا؟ على وجه الخصوص ، كيف يعمل إذا لم يكن يعرف حجم السكان مقدمًا ، كما هو الحال مع المولدات مثل Xrange؟

Answer 1

لا يبدو أن هناك طريقة تتجنب معرفة كيفية تعيين المؤشرات لتباديلاتك. إذا كنت لا تعرف هذا ، كيف يمكنك إنشاء كائن عشوائي من صفيفك؟ يمكنك إما استخدام الخدعة باستخدام xrange() لقد اقترحت نفسك ، أو تنفيذ فصل يحدد __getitem__() و __len__() الأساليب والتمرير والكائن من هذه الفئة كما population حجة ل random.sample().

بعض التعليقات الإضافية:

• إن تحويل CreateHugeArray () إلى مولد لن يشتري لك أي شيء - random.sample() لن يعمل بعد الآن. يحتاج إلى كائن يدعم len().

• لذلك يفعل تحتاج إلى معرفة عدد العناصر في السكان مباشرة من البداية.

• ال تطبيق يتميز خوارزميتين مختلفتين ويختاران تلك التي ستستخدم ذاكرة أقل. لصغيرة نسبيا k (أي ، في الحالة الموجودة) ، سيحفظ ببساطة المؤشرات التي تم اختيارها بالفعل في أ set وقم باختيار عشوائي جديد إذا ضرب أحدهم.

تحرير: سيكون نهج مختلف تمامًا للتكرار على جميع التباديل مرة واحدة ويقرر كل التقليب إذا كان ينبغي تضمينه. إذا كان إجمالي عدد التباديل n وتود الاختيار k منهم ، يمكنك الكتابة

selected = []
for i in xrange(n):
    perm = nextPermutation()
    if random.random() < float(k-len(selected))/(n-i):
        selected.append(perm)

هذا سيختار بالضبط k التباديل عشوائيا.

Answer 2

يمكنك إنشاء قائمة بفهارس الصفيف مع عينة ثم إنشاء الكائنات وفقًا للنتائج:

def get_object(index):
    return MyClass(index)

أو شيء من هذا القبيل. ثم استخدم عينة لإنشاء الفهارس التي تحتاجها واتصل بهذه الوظيفة بهذه الفهارس:

objs = map(get_object, random.sample(range(length), 0.001 * length))

هذا غير مباشر بعض الشيء كما هو الحال فقط في قائمة من قائمة فهارس الصفيف الممكنة.

Answer 3

شرح كيف يعمل عشوائي.

random.sample(container, k) سيعود عدد القيم K بشكل عشوائي من الحاوية. نظرًا لأن المولد أمر لا يُنسى مثل القوائم والطائبة والمفاتيح أو القيم في الرسائل ، فإنه سوف يتكرر من خلال الحاوية ثم يأخذ هذه العناصر العشوائية.

على سبيل المثال random.sample(xrange(111),4) سيعود شيئًا مثل [33,52,111,1] كما k = 4 بمعنى 4 أرقام عشوائية من مولد Xrange حتى 111.

Answer 4

أظن أن الوظيفة CreateHugeArray () تحتوي على قطعة من التعليمات البرمجية المتكررة مرة واحدة لكل كائن يتم إنشاؤه. وأعتقد أن الكائنات يتم إنشاؤها من نوع من القيمة أو البذور الأولية ، وفي هذه الحالة ، يبدو CreateHugeArray () شيئًا من هذا القبيل:

def createHugeArray( list_of_seeds ):
  huge_array = []                  
  for i in list_of_seeds:
    my_object = makeObject( i )
    huge_array.append( my_object )           
  return huge_array

(لقد استخدمت قوائم غير صفائف ، لكنك تحصل على الفكرة.)

للقيام بأخذ العينات العشوائية قبل إنشاء الكائنات فعليًا ، ما عليك سوى إضافة سطر ينشئ رقمًا عشوائيًا ، ثم قم بإنشاء الكائن فقط إذا كان الرقم العشوائي أقل من عتبة معينة. قل أنك تريد فقط كائن واحد بألف. Random.Randint (0،999) يعطي رقمًا من 0 إلى 999 - لذلك قم بإنشاء كائن فقط إذا حصلت على صفر. يصبح الرمز أعلاه:

import random

def createHugeArray( list_of_seeds ):
  huge_array = [] 

  for i in list_of_seeds:
    die_roll = random.randint(0,999)

    if( die_roll == 0 ):
      my_object = makeObject( i )
      huge_array.append( my_object ) 
  return huge_array

بالطبع إذا كان تخميني حول كيفية عمل الكود الخاص بك خطأ ، فهذا أمر غير مجدي بالنسبة لك ، وفي هذه الحالة آسف ونتمنى لك التوفيق :-)