Question

我有一个清单

a = np.ones(100)

我想将该列表中的50个随机项目变为0.一旦这些元素为0，我想将列表中剩余项目的25个随机元素变为0.在剩下的25个中，我想转13剩下的元素随机等零。

然后，我将通过一个简单的循环来运行它，例如（伪代码）“if item == 1，print red particle，else print blue particle”等。

这基本上是模拟指数衰减，但我很难想到算法来做到这一点。

这不是“Numpy：替换数组中的随机元素”的副本，因为一旦元素发生了变化，我不希望它们再次被考虑进行更改。

Answer 1

你基本上需要在数组中逐渐减少，并且似乎有一个额外的约束，被zeros替换的那些仅来自现有的ones集。要解决此问题，可以使用np.random.choice并将其可选的arg replace设置为False，以获得每次迭代的唯一索引以分配zeros并使用{{} 1}}每次迭代得到np.flatnonzero的剩余索引。

因此，实现看起来像这样 -

ones

示例运行 -

# Counts of ones to be set as zeros per iteration
counts = np.array([50,25,13,6,3,2,1])
a = np.ones(100,dtype=int)
for c in counts:
    a[np.random.choice(np.flatnonzero(a), c, replace=False)] = 0

要为通用长度输入数组In [49]: counts = np.array([50,25,13,6,3,2,1]) ...: a = np.ones(100,dtype=int) ...: for c in counts: ...: a[np.random.choice(np.flatnonzero(a), c, replace=False)] = 0 ...: print a.sum() # verify with summation of ones print at each iteration 50 25 12 6 3 1 0设置counts数组，我们可以这样做 -

Answer 2

这是一个简单的版本。它可以替代其他答案，并通过将元素随机设置为零来偏离指令，这是建议用于指数衰减而不是在每轮中删除确定性1/2。

这会打印每一轮的整个数组，但替代方案可能包括第一个元素print（a [0]）或剩余数字print（a.sum（））。

$(function() {
  $('#toggleAccordions').on('click', function(e) {
    $('#accordion .collapse').collapse('toggle')
  })
});

Answer 3

您希望实现它的方法是始终将剩余元素的50％准确设置为零。这意味着在每个时代中你总是会衰弱完全 50,25,12.5 ......元素。

但我不相信这是指数衰减过程的工作方式。

根据我的理解，您应该以概率p将每个单独的元素设置为零。这意味着，对于每个时期的p = 0.5概率，您将平均衰减50,25,12.5，......元素。

这种方法也大大简化了解决方案：

import numpy as np

x = np.ones(100)
p = .5  # probability of decay

for i in range(20):
    mask = np.random.choice([True, False], size=len(x), p=[p, 1-p])
    x[mask] = 0

如果速度是一个因素（但不是内存消耗），您还可以对此操作进行矢量化：

x = np.random.choice([-1, 0], size=(100, 20), p=[p, 1-p])
x = np.cumsum(x, axis=1)
x = x == 0

之后

x[:, n]

是n + 1时代之后的人口

np.sum(x, axis=0)

是随时间变化的人口规模。

Answer 4

这是你可以做到的一种方式。基本思想是创建索引数组[0,1,2，...，99]，对该数组进行混洗，然后使用该数组中减小大小的切片作为SLAB_STORE_USER的索引归零

numpy不可逆转地随机更改列表中的项目

4 个答案: