Python：從幾何分佈生成

這是用幾何分佈生成隨機數的最佳方式或最有效的方法，其中可能包含0的參數數組？Python：從幾何分佈生成

allids["c"]=[2,0,1,1,3,0,0,2,0] 
[ 0 if x == 0 else numpy.random.geometric(1./x) for x in allids["c"]]

注意我有點擔心優化。

編輯：

上下文的一點：我有個字符（即ATCGGGA）的順序，我想擴大單個字符/合同到期（即如果原來的序列有2運行「A的我想模擬一個預期值爲2'A的序列，但是根據幾何分佈而變化）。所有長度爲1的字符我都不想變長。

所以，如果

seq = 'AATCGGGAA' 
allids["c"]=[2,0,1,1,3,0,0,2,0] 
rep=[ 0 if x == 0 else numpy.random.geometric(1./x) for x in allids["c"]] 

"".join([s*r for r, s in zip(rep, seq)])

將輸出（當rep是[1, 0, 1, 1, 3, 0, 0, 1, 0]）

"ATCGGGA"

來源

2014-07-07 bdeonovic

有用於幾何分佈兩個數學定義，第一個（它是由Python實現）有嚴格的正整數支持1,2,3，...表示直到第一次成功爲止的試驗次數，第二次在0,1,2，...上得到支持，代表直到第一次成功爲止的失敗次數。你能給我們一些關於數組真實代表的用法上下文嗎？如果他們應該是手段，0是先驗無效的。如果它們是實現結果，則應該使用第二個幾何形式，但需要更多數據來估計參數化。 – pjs

我知道幾何分佈的不同參數。如果您仍然感興趣，我添加了一些背景。 – bdeonovic

您可以使用masked array來避免被零除。

import numpy as np 
a = np.ma.masked_equal([2, 0, 1, 1, 3, 0, 0, 2, 0], 0) 
rep = np.random.geometric(1./a) 
rep[a.mask] = 0

這生成的a每個元素的隨機樣本，然後刪除它們中的一些後來。如果你很在意這種浪費的隨機數，可以生成剛好夠，就像這樣：

import numpy as np 
a = np.ma.masked_equal([2, 0, 1, 1, 3, 0, 0, 2, 0], 0) 
rep = np.zeros(a.shape, dtype=int) 
rep[~a.mask] = np.random.geometric(1./a[~a.mask])

來源

2014-07-07 18:59:52

哦，更清潔 – daniel

偉大的解決方案傢伙，我知道我不是單獨繪製隨機數的效率。 – bdeonovic

這個怎麼樣：

counts = array([2, 0, 1, 1, 3, 0, 0, 2, 0], dtype=float) 
counts_ma = numpy.ma.array(counts, mask=(counts == 0)) 
counts[logical_not(counts.mask)] = \ 
    array([numpy.random.geometric(v) for v in 1.0/counts[logical_not(counts.mask)]])

你可能預先計算均聚物運行和限制的分佈撥打的電話數量作爲從RNG獲取大量值比個別調用更有效

來源

2014-07-07 18:51:04 daniel

Python：從幾何分佈生成

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