如何使用高斯分布对列表进行混洗

Question

我想模拟消息上的错误（例如：1000010011 => 1010000011）。有没有办法在Python中实现这个？我尝试了以下，它的作品：

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'] 

我想我的重新排序是正常/高斯分布。 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... 

但是，这并不工作，我得到的消息：

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/意见将不胜感激。

感谢

注：我只要求重新排序错误位置（例如：1000010011 => 1010000011）。但是，我还计划在模拟突发错误（例如：1000010011 => 1011111011），单一事件（例如：1000010011 => 1000010011）等

其他相关的问题：Python: binary string error simulation

Answer 1

的第二个参数random.shuffle应该是可调用的，而不是浮动。尝试：

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

在区间上限从0到1，你可以使用

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

（感谢@DSM）

如果你是迂腐，上面的封盖实际上包括1.0 ，这会在random.shuffle中导致错误。事实上，你应该用1.0以下的最大浮点数代替1.0。

Answer 2

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