如何使用Python从多个分类分发中进行采样

Question

设P是一个数组，其中每行总和为1.如何生成矩阵A

• A具有与P相同的维度，并且A_ {ij}等于1，概率为P_ {ij}
• A每行中只有一个条目等于1，所有其他条目为零

我怎么能在Numpy或Scipy中做到这一点？

我可以使用for循环来做，但这显然很慢。有没有办法使用Numpy来提高效率？还是Numba？

Answer 1

这跟随维基百科。

import numpy.random as rnd
import numpy as np

A_as_numbers = np.argmax(np.log(P) + rnd.gumbel(size=P.shape), axis=1)
A_one_hot = np.eye(P.shape[1])[A_as_numbers].reshape(P.shape)

测试它：

P = np.matrix([[1/4, 1/4, 1/4, 1/4], [1/3,1/3,1/6,1/6]])

拿到：

array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.]])

Answer 2

好的，使用2d扩展选项

import numpy as np

def f(P):
    a = np.zeros(4, dtype=np.int64)
    q = np.random.choice(4, size=1, replace=True, p=P)
    a[q] = 1
    return a

P = np.array([[1/4, 1/4, 1/4, 1/4],
              [1/3,1/3,1/6,1/6]])

r = np.apply_along_axis(f, 1, P)
print(r)

[[0 0 0 1] [0 0 1 0]]

[[1 0 0 0] [0 1 0 0]]