列表理解控制流程
列表理解控制流程
提问于 2015-09-28 19:35:48
我试图利用列表理解来重新创建涉及多个elif语句的函数的结果。
我的程序现在是这样的
import numpy as np
def myFunction(x):
result = []
for num in x:
if num <= 0.5:
result.append(1)
elif num <= 0.75:
result.append(2)
elif num <= 0.9:
result.append(3)
else:
result.append(4)
return result
u = np.random.uniform(0,1,1000)
myFunction(u)该程序生成一个包含1、2、3或4的列表，并具有适当的概率。我想知道是否有一种方法可以利用列表理解来完成同样的任务。
假设我得到了一个向量x = [1,2,3,4]，我想要的结果，以及Prob = [0.5,0.75,0.9,1.0]，第一个事件会发生的累积概率。我如何使用列表理解得到类似的结果？
我想做的事情是
[x[i] for num in u for i, test in enumerate(Prob) if num <= test]但是这会返回x的所有元素，num <= test和我只想要第一个元素。
我希望这使自和感谢任何帮助。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-09-28 19:42:32
您可以使用next(iterable)来取得很好的效果：next(outcome for outcome, prob in zip(x, Prob) if num <= prob)将计算与for-循环的主体相同的数字：
def myFunction2(x):
outcomes = [1, 2, 3, 4]
probs = [0.5, 0.75, 0.9, 1.0]
result = []
for num in x:
o = next(o for o, p in zip(outcomes, probs) if num <= p)
result.append(o)
return result当然，我们可以用列表理解来说明这一点，从而使整个功能变得更短：
def myFunction3(x):
outcomes = [1, 2, 3, 4]
probs = [0.5, 0.75, 0.9, 1.0]
result = [
next(o for o, p in zip(outcomes, probs) if num <= p)
for num in x
]
return resultStack Overflow用户
发布于 2015-09-28 19:50:14
通常概率之和为1.0ie probs = [0.5,0.25,0.15,0.1]
然后你可以做一些很简单的事情
numpy.random.choice([1,2,3,4],p=probs)如果是我，这就是我要用的解决办法；
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/32830466
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