Szukam rozsądnej definicji funkcjiweighted_sample który nie zwraca tylko jednego losowego indeksu dla listy podanych wag (co byłoby czymś w rodzaju

def weighted_choice(weights, random=random):
    """ Given a list of weights [w_0, w_1, ..., w_n-1],
        return an index i in range(n) with probability proportional to w_i. """
    rnd = random.random() * sum(weights)
    for i, w in enumerate(weights):
        if w<0:
            raise ValueError("Negative weight encountered.")
        rnd -= w
        if rnd < 0:
            return i
    raise ValueError("Sum of weights is not positive")

dać kategoryczny rozkład ze stałymi wagami), ale losową próbkęk tych,bez zamiany, tak jakrandom.sample zachowuje się w porównaniu dorandom.choice.

Tak jakweighted_choice można zapisać jako

lambda weights: random.choice([val for val, cnt in enumerate(weights)
    for i in range(cnt)])

weighted_sample może być napisane jako

lambda weights, k: random.sample([val for val, cnt in enumerate(weights)
    for i in range(cnt)], k)

ale chciałbym rozwiązanie, które nie wymaga ode mnie odważania na (być może ogromnej) liście.

Edytuj: Jeśli są jakieś ładne algorytmy, które dają mi histogram / listę częstotliwości (w tym samym formacie, co argumentweights) zamiast sekwencji indeksów byłoby to bardzo przydatne.