numpy的阵列创建有图案

是有可能，在一个快速的方式，来创建（大）2D numpy的阵列numpy的阵列创建有图案

包含一个值，每行n倍（随机放置）。例如，用于n = 3
```
1 0 1 0 1 
0 0 1 1 1 
1 1 1 0 0 
... 
```
相同1.，但大小n每行随机的地方的基团。例如
```
1 1 1 0 0 
0 0 1 1 1 
1 1 1 0 0 
... 
```

当然

，我可以列举所有的行，但我想知道如果有一种方法来创建一个使用np.fromfunction或者一些更快捷的方式排列？

来源

2014-02-07 HTTPeter

你想为行特定的概率分布有1个，2个或3那些？ – EOL

这个问题似乎是无关紧要的，因为它没有显示出解决问题的尝试。 – 2014-02-08 05:03:50

@EOL：在一行中，不需要概率分布。 – HTTPeter

第一个问题的答案有一个简单的单行解决方案，我认为它非常高效。像np.random.shuffle或np.random.permutation这样的函数必须在底层做类似的事情，但是它们需要在行上使用python循环，如果行数非常短，这可能会成为问题。

第二个问题也有一个纯粹的numpy解决方案应该是相当有效的，虽然它有点不那么优雅。

import numpy as np 

rows = 20 
cols = 10 
n = 3 

#fixed number of ones per row in random places 
print (np.argsort(np.random.rand(rows, cols)) < n).view(np.uint8) 

#fixed number of ones per row in random contiguous place 
data = np.zeros((rows, cols), np.uint8) 
I = np.arange(rows*n)/n 
J = (np.random.randint(0,cols-n+1, (rows,1))+np.arange(n)).flatten() 
data[I, J] = 1 
print data

编辑：这里是一个稍长，但更优雅，更高性能的解决方案，你的第二个问题：

import numpy as np 

rows = 20 
cols = 10 
n = 3 

def running_view(arr, window, axis=-1): 
    """ 
    return a running view of length 'window' over 'axis' 
    the returned array has an extra last dimension, which spans the window 
    """ 
    shape = list(arr.shape) 
    shape[axis] -= (window-1) 
    assert(shape[axis]>0) 
    return np.lib.index_tricks.as_strided(
     arr, 
     shape + [window], 
     arr.strides + (arr.strides[axis],)) 


#fixed number of ones per row in random contiguous place 
data = np.zeros((rows, cols), np.uint8) 

I = np.arange(rows) 
J = np.random.randint(0,cols-n+1, rows) 

running_view(data, n)[I,J,:] = 1 
print data

来源

2014-02-08 10:19:40

对于每行解决方案的固定数目，我也会得到'[1，2，1，0，0]' - 那么诀窍是否可以使用'> 0'掩码？ – HTTPeter

好点;我使用除法的唯一原因是在阵列上单次传递获得所需的int结果;但事实上该解决方案只有在n

所有你需要导入numpy的一些功能第一：

from numpy.random import rand, randint 
from numpy import array, argsort

案例1：

a = rand(10,5) 
b=[] 
for i in range(len(a)): 
    n=3 #number of 1's 
    b.append((argsort(a[i])>=(len(a[i])-n))*1) 
b=array(b)

结果：

print b 
array([[ 1, 0, 0, 1, 1], 
     [ 1, 0, 0, 1, 1], 
     [ 0, 1, 0, 1, 1], 
     [ 1, 0, 1, 0, 1], 
     [ 1, 0, 0, 1, 1], 
     [ 1, 1, 0, 0, 1], 
     [ 0, 1, 1, 1, 0], 
     [ 0, 1, 1, 0, 1], 
     [ 1, 0, 1, 0, 1], 
     [ 0, 1, 1, 1, 0]])

案例2：

a = rand(10,5) 
b=[] 
for i in range(len(a)): 
    n=3 #max number of 1's 
    n=randint(0,(n+1)) 
    b.append((argsort(a[i])>=(len(a[i])-n))*1) 
b=array(b)

结果：

print b 
array([[ 0, 0, 1, 0, 0], 
     [ 0, 1, 0, 1, 0], 
     [ 1, 0, 1, 0, 1], 
     [ 0, 1, 1, 0, 0], 
     [ 1, 0, 1, 0, 0], 
     [ 1, 0, 0, 1, 1], 
     [ 0, 1, 1, 0, 1], 
     [ 1, 0, 1, 0, 0], 
     [ 1, 1, 0, 1, 0], 
     [ 1, 0, 1, 1, 0]])

我认为可以工作。为了得到结果，我生成随机浮点列表，并用“argsort”查看那些列表中的n个最大值，然后我将它们作为整数（布尔值1 - > int）进行过滤。

来源

2014-02-07 19:54:00 CCP

仅仅为了它的乐趣，我试图为你的第一个问题找到一个解决方案，即使我对Python很陌生。这里是我到目前为止有：

np.vstack([np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0])), 
    np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0])), 
    np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0])), 
    np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0])), 
    np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0])), 
    np.hstack(np.random.permutation([np.random.randint(0,2), 
np.random.randint(0,2), np.random.randint(0,2), 0, 0, 0]))]) 
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 1, 0, 1], 
     [0, 1, 0, 1, 0, 0], 
     [0, 1, 0, 0, 0, 0], 
     [1, 0, 0, 0, 0, 1]])

这不是最终的答案，但也许它可以帮助你找到使用随机数和排列的替代解决方案。

来源

2014-02-07 19:57:43

numpy的阵列创建有图案

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