我有一个程序可以生成一个二维列表,其中包含一定范围内的一组二维坐标。 (嵌套是列表或元组并不重要)例如:
[[5, 0], [4, 6], [9, 7], [2, 9], [2, 6]]
问题在于我希望在保持外部列表的长度不变的情况下,没有两个子列表相同。
我尝试过使用random.sample:
pointx = random.sample(range(10),5)
pointy = random.sample(range(20),5)
points = list(zip(pointx,pointy))
其中10是x范围,20是y范围,5是点数:
[(1,0),(9,19),(8,13),(3,5),(0,14)]
然而,这种方法的最大点数仅为10 + 20,因为单独的样本列表显然应该是10 * 20。
写这篇文章时,我意识到:
point2D = []
point1D = random.sample(range(10*20),5)
[point2D.append(divmod(i,10)) for i in point1D]
这是一种可行的方法,但也很笨拙,我想知道是否有更好的解决可能涉及numpy。
提前致谢。
答案 0 :(得分:0)
想象一个2D
形状(10,20)
网格,每个整数点都有点。现在,我们要说我们要在此网格上选择5
个唯一点。这就是全部!我们将此翻译为NumPy。
从所有可能的5
索引中选择200
个唯一索引:
idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0)
将这些索引转换为x
和y
坐标,这些坐标以矩阵术语表示,获取行和列索引:
row, col = np.unravel_index(idx,(10,20))
这些将是所需的元组。
让我们将这两个步骤放在一起,以获得完整的代码 -
idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0)
out = np.column_stack((np.unravel_index(idx,(10,20))))
让我们使用一个示例案例 -
In [461]: idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0)
...: out = np.column_stack((np.unravel_index(idx,(10,20))))
...:
In [462]: out
Out[462]:
array([[ 6, 18],
[ 9, 17],
[ 5, 7],
[ 8, 2],
[ 6, 12]])
答案 1 :(得分:0)
使用numpy,我们可以创建所有有序的(x,y)对,然后随机选择多个对。
# first create an array of all possible pairs from (0,0) to (9,19)
pairs = np.dstack(np.meshgrid(np.arange(10), np.arange(20))).reshape(-1,2)
# now select a random set of 25 of those pairs, which are unique
pairs[np.random.choice(np.arange(pairs.shape[0]), size=25, replace=False)]