Заполнение массива нулей в ограниченном количестве случайных мест, кроме диагональных
У меня есть двумерный массив с нулевым размером (N,N). Я случайно хочу вставить двенадцать единиц в этот массив, сохраняя при этом значение диагональных положений равным 0. То, что я пробовал до сих пор:
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)
Вывод, который я получаю, это массив N, N, полный 1 с. Я не могу перестать вставлять 1 с после того, как их количество достигнет 12. Как я могу это исправить?
1 ответ
Решение
Так как вы используете NumPy и если у вас все в порядке с альтернативным векторизованным решением, вот один с маскировкой и выбором тех мест с np.random.choice
-
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
Образцы прогонов -
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. ]])