Question

我有一个长度为1和0的numpy数组，在我所拥有的所有1个中，我想转换一定比例的他们到0岁了。我需要将其余的人保持在适当的位置。

我当然可以运行for循环这样做，但我想知道是否还有更好的东西。感谢。

这是我尝试做的事情。它有两个问题。

1）没有工作

2）1并不是随机替换的。我需要以某种方式收集指数才能做到这一点，但我不知道如何

x = np.array([1,0,1,0,1,1,0,1])
print(x)
for i in np.nditer(x,op_flags=['readwrite']):
    if i ==1 & sum(x)>2:
        i[...] = 0 #np.random.binomial(1,0)

print(x)

注意：如果有30个1，我希望能够准确指定30个中的多少个将变为零（比如说14个）。但是，那些14应该从30中随机选择，并赋值为零。

Answer 1

使用逻辑索引来获得快速结果：

>>> a = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1.])
>>> a_orig = a.copy()

>>> a[a!=0] = np.random.rand(a.sum())
>>> a[a>0.5] = 1
>>> a[a<=0.5] = 0

>>> a_orig
array([ 0.,  1.,  1.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.])

>>> a
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  1.])

零保留，有些已经改变。

备注我强制原始数组的数据类型（dtype）为'float'类型。但是，如果它是'int8'或变体，您可以使用np.random.randint(0,2, a.sum())代替np.random.rand(a.sum())和后续2行。

修改：使用修订后的帖子，详细说明您希望具体数量的，您可以使用np.random.shuffle，如下所示：

>>> a = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1])
>>> a_orig = a.copy()
>>> how_many_flip = 4  # you'll have to make sure it's less than a.sum()

>>> b = np.hstack((np.zeros(how_many_flip, dtype=int), np.ones(a.sum()-how_many_flip, dtype=int)))
>>> np.random.shuffle(b)
>>> b
array([1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0])
>>> a[a!=0] = b
>>> a
array([0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0])
>>> a_orig
array([0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1])

Answer 2

可以这样做

a = [1,1,1,1,1,0,0,0,0]
a[2:4]=[0]*2

>>> a
[1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]

Answer 3

如果数组已排序，您可以使用二进制搜索（将在O（log n）时间内发生）找到0和1之间的边界。一旦有了边界，将比例量1设置为0 - 你应该能够在恒定时间内实现（O（1））。

如果数组未排序，您可以做的最好是线性时间（O（n））。

如何在数组中随机将1的1转换为0

3 个答案: