怎么区分时weight还是cum_weight
choices(['red', 'black', 'green'], , k=6)这段代码中，怎么区分18，18，2是相对权重还是累积权重
相对权重和累积权重有什么区别
在Python的random.choices函数中，参数weights用于指定相对权重或累积权重。
- 如果使用相对权重，weights参数应该提供和choices参数长度相等的列表，列表中的每个元素表示对应选择的权重。例如，使用weights=，就表示第一个选择的权重是18，第二个选择的权重也是18，第三个选择的权重是2。
- 如果使用累积权重，weights参数应该提供和choices参数长度相等的累积权重列表。这里的累积权重是指从第一个选择到当前选择的所有权重之和。例如，使用weights=，就表示第一个选择的累积权重是18，第二个选择的累积权重是36，第三个选择的累积权重是38-36=2。
所以，在给定的示例中，weights参数的值表示第一个选择的相对权重（或累积权重）是18，第二个选择的相对权重（或累积权重）是18，第三个选择的相对权重（或累积权重）是2。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 相对权重和累积权重有什么区别 captaindai 发表于 2024-03-09 14:20
相对权重和累积权重有什么区别
相对权重和累积权重是两种不同的方式来表示选择的概率分布。在使用随机选择函数时，这两种方式可以用来指定不同的选择权重。
相对权重是指每个选择的权重与其他选择相对而言的比例。例如，在使用random.choices函数时，如果给出了相对权重，那么第一个选择的相对权重是18，第二个选择的相对权重也是18，第三个选择的相对权重是2。这意味着第一个选择的概率是第二个选择的概率的三倍。
累积权重是指每个选择的权重被累积起来形成的序列。例如，在使用random.choices函数时，如果给出了累积权重，那么第一个选择的累积权重是18，第二个选择的累积权重是36，第三个选择的累积权重是38。这意味着如果选择一个随机数x，并且x小于等于18，就会选择第一个选择；如果x大于18且小于等于36，就会选择第二个选择；如果x大于36且小于等于38，就会选择第三个选择。
因此，相对权重表示每个选择的相对概率，而累积权重表示每个选择的概率累积值。选择使用哪种方式取决于你希望如何定义选择的概率分布。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 choices(['red', 'black', 'green'], , k=6)
用累积权重怎么表示 captaindai 发表于 2024-03-09 14:24
choices(, , k=6)
用累积权重怎么表示
使用累积权重来表示choices函数的参数可以通过提供一个累积权重列表来实现。假设你有三个选择，对应的累积权重分别是18, 36, 38。那么你可以将这些累积权重作为weights参数传递给choices函数。例如，你可以这样写代码：
import random
choices =
cum_weights =
result = random.choices(choices, cum_weights=cum_weights, k=6)
print(result)
这段代码中，choices列表包含了你的三个选择。cum_weights列表则指定了每个选择的累积权重。k参数指定了你想要进行多少次随机选择。运行这段代码，会得到一个长度为6的列表，其中包含了根据权重随机选择的结果。
需要注意的是，累积权重列表的长度必须与choices参数的长度相等，并且累积权重列表中的值必须以递增的方式排序。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 在这段代码中，18, 18, 2 是相对权重，而不是累积权重。
相对权重(也叫作权重或者概率重量)在选择中的含义是，一个对象被选择的可能性直接与其相对权重成比例。在你的例子中，red 和 black 的选择概率是 18/(18+18+2) = 0.45，green 的选择概率是 2/(18+18+2) = 0.05。
累积权重则是一种连续计算的方式，每个权重是前一个权重和当前对象权重的和。例如，假设我们有一个权重列表 ，那么其对应的累积权重就是 ，也就是 。
在 random.choices() 函数中，我们只使用相对权重，每个权重代表了对应对象被选择的概率，而不使用累积权重。这就是为什么在你的代码中的 18, 18, 2 是相对权重。
只有在一些特定的情境下，我们会使用到累积权重，例如在做某些特定的随机选择或者模拟时。在大多数情况下，我们会直接使用相对权重。
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