是否存在类似于np.random.choice的函数，该函数在概率分布中选择较低值的概率较高？

在云计算领域，和np.random.choice函数类似的函数是random.choices()，它可以从给定的序列中随机选择元素。然而，该函数并不支持直接设置较低值的概率较高，需要自己编写代码实现这样的逻辑。

要实现这样的功能，可以使用random.choices()函数结合自定义的权重列表来实现。首先，根据概率分布创建一个权重列表，其中较低值的概率较高，然后使用random.choices()函数从给定的序列中选择元素。以下是一个示例代码：

import random

values = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [0.5, 0.3, 0.1, 0.05, 0.05]

choice = random.choices(values, weights)[0]
print(choice)

在上述代码中，values列表是待选择的元素序列，weights列表是对应元素的权重。根据上述权重列表，较低值1的概率为0.5，较低值2的概率为0.3，较低值3的概率为0.1，较低值4和5的概率分别为0.05。

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