我有一个2D numpy数组,只有(N,N)大小的0。我随机想要将12个1插入此数组,同时保持对角线位置的值等于0.我到目前为止尝试的是:
import numpy as np
def func(N=20):
x= np.zeros((N,N))
for m in range(N):
for n in range(N):
if m == n:
x[m][n] == 0
else:
if np.count_nonzero(x) <= 12:
x.fill(1)
return (np.count_nonzero)
print (x)
我得到的输出是一个充满1s的N,N数组。在数量达到12之后,我无法停止插入1。 我该如何解决?
答案 0 :(得分:1)
由于你使用的是NumPy,如果你对另一个矢量化解决方案没问题,这里有一个屏蔽并选择np.random.choice
的那些地方 -
def random_off_diag_fill(N, num_rand = 12, fillval=1):
# Initialize array
x= np.zeros((N,N),dtype=type(fillval))
# Generate flat nondiagonal indices using masking
idx = np.flatnonzero(~np.eye(N,dtype=bool))
# Select num_rand random indices from those and set those
# in a flattened view of the array to be as fillval
x.ravel()[np.random.choice(idx, num_rand, replace=0)] = fillval
return x
样品运行 -
In [57]: random_off_diag_fill(N=8, num_rand=12, fillval=1)
Out[57]:
array([[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]])
In [63]: random_off_diag_fill(N=5, num_rand=12, fillval=2.45)
Out[63]:
array([[ 0. , 0. , 0. , 0. , 2.45],
[ 2.45, 0. , 2.45, 0. , 2.45],
[ 0. , 2.45, 0. , 2.45, 2.45],
[ 2.45, 2.45, 0. , 0. , 0. ],
[ 2.45, 2.45, 0. , 2.45, 0. ]])