Question

我有一个数组，我用0到1的随机浮点数填充。

x = np.random.random((20,20))

稍后，我将提取数组（x [row] [column]）中大于0.2的项目，其中包含：

loc = np.argwhere(x > 0.2)

但是，我无法控制loc的大小。我必须有最多80个元素才能提供大于0.2的条件。

maxnum = 80
len(loc) == maxnum

每次提供大于0.2的项目的[row][column]组合应该是不同的，因为它应该是随机数组。更具体地说，如果我要制作一个数组：

y = np.random.random((4,4))

产生：

array([[ 0.90282391,  0.11295454,  0.22650744,  0.31376307],
       [ 0.44553798,  0.19264588,  0.8944689 ,  0.77730786],
       [ 0.17462983,  0.79806749,  0.02074193,  0.3545992 ],
       [ 0.60130149,  0.5982725 ,  0.20522246,  0.99080217]])

我只需要随机3个大于0.2。因此，预期输出应如下所示：

array([[ **0.90282391**,  0.11295454,  0.12650744,  0.11376307],
       [ 0.14553798,  0.19264588,  0.1944689 ,  0.17730786],
       [ 0.17462983,  0.19806749,  0.02074193,  **0.3545992** ],
       [ 0.10130149,  **0.5982725** ,  0.10522246,  0.19080217]])

和粗体（大于0.2）它们的位置应该在每次运行时都会改变。

你知道如何实现这个输出吗？

Answer 1

import numpy as np
n = 20
threshold = 0.2
maxNum = 80
res = np.zeros([n, n])
perm = np.random.permutation(n ** 2)

res.flat[perm[:maxNum]] = np.random.uniform(size=maxNum, low=threshold, high=1)
res.flat[perm[maxNum:]] = np.random.uniform(size=n**2 - maxNum, low=0, high=threshold)

让我解释一下。我们创建一个形状为res的空数组(n, n)。我们的maxNum值确切地高于threshold。我们在0和n ** 2 - 1之间选择maxNum个不同的索引（我使用np.random.permutation）。我们在res的展平视图中填充相应的值，其中均匀值介于0.2和1之间。

我们在res的其余部分填充统一绘制在0和0.2之间的值。

所以：

In [59]: len(np.argwhere(res > threshold))
Out[59]: 80

Answer 2

这会有所帮助

l=np.random.random((20,20))
loc= np.argwhere(l>.2) if len(np.argwhere(l>.2))<=80 else np.argwhere(l>.2)[:80]

如果数据丢失，那么

如何使用随机数制作一个数组，其中一个条件重复n次？

2 个答案: