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如何在Python/numpy中创建嵌套的加权分布？

在Python/numpy中创建嵌套的加权分布可以通过以下步骤实现：

  1. 导入numpy库：在Python中使用numpy库来进行科学计算和数组操作。
代码语言：txt
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import numpy as np
  1. 创建权重数组：使用numpy的random模块生成权重数组，可以使用random函数生成指定大小的随机数组。
代码语言：txt
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weights = np.random.random((n, m))

其中，n表示外层数组的大小，m表示内层数组的大小。

  1. 归一化权重数组：将权重数组归一化，使得每个内层数组的权重之和为1。
代码语言：txt
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weights /= np.sum(weights, axis=1, keepdims=True)

这里使用numpy的sum函数计算每个内层数组的权重之和，并使用keepdims参数保持数组的维度。

  1. 创建嵌套加权分布数组：使用numpy的random模块生成嵌套加权分布数组。
代码语言：txt
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nested_distribution = np.random.choice(np.arange(m), size=(n, k), p=weights)

其中，k表示每个外层数组中的内层数组个数，np.arange(m)表示内层数组的索引范围，p参数表示每个内层数组的权重。

至此，我们成功创建了嵌套的加权分布数组nested_distribution。

这种嵌套的加权分布可以在许多场景中应用，例如模拟多层级的随机选择过程、生成多层级的随机样本等。

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