这是一种方法。
这是几率：
In [161]: pOut[161]: array([[ 0.8 , 0.1 , 0.1 ], [ 0.3 , 0.3 , 0.4 ], [ 0.25, 0.5 , 0.25]])
c持有累积分布：
In [162]: c = p.cumsum(axis=1)
生成一组均匀分布的样本…
In [163]: u = np.random.rand(len(c), 1)
…然后查看它们“适合”的位置
c：
In [164]: choices = (u < c).argmax(axis=1)In [165]: choicesOut[165]: array([1, 2, 2])
