Question

我希望生成10,000个随机二进制矩阵，每行和每列的数量与给定的二进制矩阵相同。

矩阵为~500 x~10,000。大概有2,000,000 1s。没有零行或列。

我当前的方法将二进制矩阵转换为二分邻接矩阵，并执行1,000,000个随机边缘切换以保证随机性。对于1个矩阵，这需要13,000秒。我使用networkx的double_edge_swap函数的修改版本在python中编码。

有更有效的方法来生成这样的矩阵吗？

Answer 1

我认为你可以先构建一个这样一个矩阵的特例，然后使用numpy.shuffle来改变它：

row_sum = 2
col_sum = 1
arr     = np.zeros((5, 10))
#generate a special case, with given row_sum and col_sum
for i in range(row_sum):
    arr.ravel()[i::arr.shape[1]+row_sum] = 1
arr

Out[84]: 
array([[ 1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.]])

np.random.shuffle(arr)
#np.random.shuffle(arr.T) to shuffle the columns
arr
Out[89]: 
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.]])

arr.sum(1) #row sums
Out[90]: array([ 2.,  2.,  2.,  2.,  2.])

arr.sum(0) #col sums
Out[91]: array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])

Answer 2

尝试了这个，就可以了

np.mod(np.random.permutation(N*N).reshape(N,N),2)

示例：

>>> np.mod(np.random.permutation(4*4).reshape(4,4),2)  
array([[0, 0, 0, 1],
      [1, 1, 1, 0],
      [1, 0, 0, 1],
      [0, 1, 1, 0]])
>>> np.mod(np.random.permutation(4*4).reshape(4,4),2)  
array([[0, 0, 0, 1],
      [1, 1, 0, 0],
      [1, 1, 1, 1],
      [0, 0, 1, 0]])

生成随机二进制矩阵

2 个答案: