如何使用高斯分布对列表进行洗牌

Question

我想在一条消息中模拟故障（例如：1000010011 => 1010000011）。有没有办法在Python中实现这个功能？我尝试了以下代码，可以达到效果：

import random
a = "1011101101"
b = [el for el in a] # b = ['1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1']
random.shuffle(b)
print b # b = ['0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1', '0']
random.shuffle(b, random.random)
print b # b = ['1', '1', '0', '1', '1', '0', '1', '0', '1', '1']

我希望我的重新排序是正态/高斯分布的。 例如：

import random
a = "1011101101"
b = [el for el in a] # b = ['1', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '0', '1']
random.shuffle(b,random.gauss(0.5,0.1))
print b # b = ['1', '0', '1', '1', '0', '0', '1', '1', '1', '1'] <= assume this is Gaussian distributed...
# OR
c = random.gauss(0.5,0.1)
random.shuffle(b,c)
print b # b = ['0', '0', '1', '1', '1', '0', '1', '1', '1', '1'] <= assume this is also Gaussian distributed...

然而，这并不起作用，我收到了以下消息：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Python27\lib\random.py", line 287, in shuffle
    j = int(random() * (i+1))
TypeError: 'float' object is not callable

任何建议/评论都将不胜感激。

谢谢。

注意：我只要求重新排列错误（例如：1000010011 => 1010000011）。但是，我还计划模拟突发错误（例如：1000010011 => 1011111011），单个事件（例如：1000010011 => 1000010011）等。

其他相关问题：Python: binary string error simulation。

- nicolas.leblanc

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你可以用简单的 b = list(a) 替换掉列表推导式中的 b。 - yurisich

Answer 1

c = lambda: random.gauss(0.5,0.1)

- E.Z.

Answer 2

random.shuffle的第二个参数应该是可调用对象，而不是浮点数。尝试使用以下代码：

random.shuffle(b, lambda:random.gauss(0.5,0.1))

要将区间从0到1限制在一定范围内，您可以使用：

random.shuffle(b, lambda: max(0.0, min(1.0, random.gauss(0.5,0.1))))

(感谢 @DSM)

如果您很注重细节，上述的限制实际上包括1.0，这将导致random.shuffle出现错误。实际上，您应该将1.0替换为小于1.0的最大浮点数。

- silvado

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请注意根据参数可能需要限制随机结果，以确保它们位于 [0.0, 1.0)。 - DSM