Génération d'une liste de nombres aléatoires, dont la somme est égale à 1

Question

• Cette question n'est pas un doublon de Obtenir N nombres aléatoires dont la somme est M parce que :
  1. Le plus les réponses qui y sont données concernent la théorie, et non une solution de codage spécifique en python pour répondre à cette question.
  2. La réponse acceptée ici a 5 ans de plus que la réponse dans le duplicata qui répond à cette question.
  3. La réponse acceptée en double ne répond pas à cette question

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Comment faire une liste de N (disons 100) nombres aléatoires, de sorte que leur somme soit égale à 1 ?

Je peux faire une liste de nombres aléatoires avec

r = [ran.random() for i in range(1,100)]

Comment puis-je modifier cela pour que la somme de la liste soit égale à 1 (il s'agit d'une simulation de probabilité).

Answer 1

Générer 100 nombres aléatoires, peu importe l'intervalle. additionnez les nombres générés, divisez chaque individu par le total.

Answer 2

Si vous souhaitez fixer un seuil minimum pour les numéros choisis au hasard (c'est-à-dire que les numéros générés doivent être au moins égaux à 1 000. min_thresh ),

rand_prop = 1 - num_of_values * min_thresh
random_numbers = (np.random.dirichlet(np.ones(10),size=1)[0] * rand_prop) + min_thresh

Assurez-vous simplement que le nombre de valeurs à générer (num_of_values) est tel qu'il est possible de générer les nombres requis ( num_values <= 1/min_thesh )

Donc, fondamentalement, nous fixons une certaine partie de 1 pour le seuil minimum, puis nous créons des nombres aléatoires dans l'autre partie. Nous ajoutons min_thesh à tous les nombres pour obtenir la somme 1. Par exemple : disons que vous voulez générer 3 numéros, avec min_thresh=0.2. Nous créons une partie à remplir par des nombres aléatoires [1 - (0.2x3) = 0.4]. Nous remplissons cette portion et ajoutons 0,2 à toutes les valeurs, de sorte que nous pouvons également remplir 0,6.

Il s'agit d'une mise à l'échelle et d'un décalage standard utilisés dans la théorie de la génération de nombres aléatoires. Le mérite revient à mon ami Jeel Vaishnav (je ne suis pas sûr qu'il ait un profil SO) et @sega_sai.

Answer 3

Une solution alternative serait d'utiliser random.choice et de diviser par la somme :

import random 
n = 5
rand_num = [random.choice(range(0,100)) for r in range(n)] # create random integers
rand_num = [i/sum(rand_num) for i in rand_num] # normalize them

Answer 4

Inspiré par la réponse de @sega_sai avec une implémentation numpy à jour et recommandée. [Mars 2022]

from numpy.random import default_rng

rng = default_rng()
rng.dirichlet(np.ones(10),size=1)
>>> array([[0.01279836, 0.16891858, 0.01136867, 0.17577222, 0.27944229,
        0.06244618, 0.19878224, 0.02481954, 0.01478089, 0.05087103]])

Références :

• Documentation sur l'échantillonnage aléatoire Numpy
• Documentation sur le générateur aléatoire & Générateur aléatoire de Dirichlet Documentation

Answer 5

Vous pourriez facilement faire avec :

r.append(1 - sum(r))