粗略的random.choice概率加起来不是1

random.choice 是 Python 标准库 random 模块中的一个函数，它用于从一个非空序列中随机选择一个元素。如果你在使用 random.choice 时发现概率加起来不是 1，这通常不是由于 random.choice 函数本身的问题，而是可能与你的使用方式或者对概率的理解有关。

基础概念

random.choice(seq) 函数从序列 seq 中随机选择一个元素。如果 seq 中每个元素被选中的概率应该是相等的，那么每个元素的概率就是 1/len(seq)。所有元素的概率加起来自然是 1。

可能的原因

1. 序列中元素数量不正确：确保你的序列 seq 中确实包含了你期望的所有元素。
2. 多次选择未归一化：如果你进行了多次随机选择并累加了结果，但没有将最终的概率分布归一化到 1，那么总和可能不等于 1。
3. 自定义概率分布：如果你使用了 random.choices 函数并提供了自定义的权重列表，确保权重之和为 1。如果权重之和不为 1，random.choices 会自动将其归一化。

示例代码

使用 random.choice

import random

# 假设有一个包含三个元素的列表
options = ['A', 'B', 'C']

# 随机选择一个元素
selected_option = random.choice(options)
print(selected_option)

在这个例子中，每个元素被选中的概率是 1/3，加起来是 1。

使用 random.choices 自定义权重

import random

# 假设有一个包含三个元素的列表和对应的权重
options = ['A', 'B', 'C']
weights = [0.5, 0.3, 0.2]

# 根据权重随机选择一个元素
selected_option = random.choices(options, weights=weights)[0]
print(selected_option)

在这个例子中，权重之和是 0.5 + 0.3 + 0.2 = 1，所以每个元素被选中的概率分别是 0.5、0.3 和 0.2，加起来也是 1。

解决方法

1. 检查序列元素：确保序列中包含了所有你期望的元素，并且没有重复或缺失。
2. 归一化概率：如果你使用了自定义权重，确保它们的总和为 1。如果不是，手动归一化它们。
3. 理解概率分布：如果你进行了多次随机抽样并计算了频率作为概率估计，记住这些频率只是概率的估计值，并且随着抽样次数的增加会趋近于真实的概率。

总之，random.choice 函数本身保证了在均匀分布的情况下每个元素的概率之和为 1。如果你遇到了概率和不等于 1 的情况，请检查上述可能的原因并进行相应的调整。