Génération de nombres à partir de probabilités dans un fichier csv en python

Question

J'ai un fichier Excel avec différents cas et environ 75 événements pour chaque cas. Il y a une probabilité que chaque événement se produise dans chaque cas. Ainsi, le fichier Excel ressemble à ceci:

 event1 event2 ... event75  

case1 0.0343 0.0234 ... 0.1194 

case2 0.0924 0.0532 ... 0.0023 

Je veux générer un nombre aléatoire en python, allant de 0 à 75 avec les probabilités du cas donné. Lorsque je travaillais avec des cas avec seulement deux événements qui pourraient se produire, j'ai utilisé un code comme ceci:

excel_cases = pd.read_csv('/.../cases.csv') 

def event_probabilities(case): 
event_probability = excel_cases.loc[excel_cases['Case'] == case, 'event1'].values[0] 
return event_probability 

event1_probability = event_probabilities("case1") 
np.random.choice(np.arange(1, 3), p=[event1_probability, (1 - event1_probability)]) 
# can also do an event2_probability instead of 1-event1_probability 

Toutefois, lorsque la gamme d'événements deviennent plus importants que je ne sais pas ce qui serait un moyen plus efficace de le faire . Merci pour l'aide.

* Pas même que l'autre question que je reçois les probabilités d'Excel

Answer 1

Il semble donc que vous allez 4 décimales de droite de précision? Donc ce que vous pouvez faire est d'obtenir un nombre aléatoire entre 0 et 9999:

from random import randint 
randomNum = randint(0,9999)) 

Et puis multiplier chaque probabilité par 10000 et mis en place un groupe d'instructions Elif pour chaque commutateur. Donc si event_1 a une probabilité de 0.0045 et event 2 a une probabilité de .0100, le elif ressemblerait à ceci.

if randomNum < 45: 
    event_1() 
elif randomNum > 45 && randomNum < 145: 
    event_2() 
.......... 

et ainsi de suite. Cela ne devrait pas nécessiter autant d'appels au hasard. Bien que la mise en place pourrait ne pas être triviale.