Как вы превращаете вероятности, которые не суммируются до 1 в те, которые делают?

Question

Как вы превращаете вероятности, которые не суммируются до одного, в вероятности, которые суммируются с одним, если вы не знаете количество ключей и имена ключей? Например:

a = {'g' = 0.1, 'b' = 0.05, 'u' = 0.15, 'i' = 0.2} 

To:

a = {'g' = 0.2, 'b' = 0.1, 'u' = 0.3, 'i' = 0.4} 

Answer 1

Что вы намерены сделать, это называется нормализация: рассчитать sum и разделить все элементы этой суммы:

total_inv = 1.0/sum(a.values()) 
for key,val in a.items(): 
    a[key] = val*total_inv 

Или даже короче (например, @Jean-FrançoisFabre говорит) использовать dict понимание:

total_inv = 1.0/sum(a.values()) 
a = {k:v*total_inv for k,v in a.items()} 

, но это будет построить новый словарь, поэтому ссылки на старый словарь не обновляются.

В коде мы вычисляем 1.0/sum(..), потому что деление обычно более дорогое, чем умножение и, таким образом, может принести некоторую эффективность с этим.

Answer 2

После ответов для изготовления словарей here, это должно решить вашу проблему:

a = {'g':0.1, 'b': 0.05, 'u':0.15, 'i': 0.2} 
total = sum(a.values()) 
new_dict = dict((key, value/total) for (key, value) in a.items())