从二进制 numpy 矩阵的每一行中随机选择一个？答案

【问题标题】：Choosing random one from each row of a binary numpy matrix?从二进制 numpy 矩阵的每一行中随机选择一个？
【发布时间】：2014-02-19 15:33:20
【问题描述】：

假设我有一个二进制矩阵。我想将该矩阵转换为另一个矩阵，其中每一行都有一个，并且每一行的索引都是随机的。

例如，如果其中一行是 [0,1,0,1,0,0,1]，我将其转换为 [0,0,0,1,0,0,0]，我们在其中随机选择 1 的索引。

我如何在 numpy 中做到这一点？

目前我找到每一行的最大值（因为 max 函数返回一个索引）并将其设置为零。如果所有行最多有 2 个行，则它可以工作，但如果超过 2 个，则它会失败。

【问题讨论】：

为什么是“Matlab”标签？你也想在 Matlab 中得到答案吗？

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

扩展@zhangxaochen的答案，给定一个随机二进制数组

x = np.random.random_integers(0, 1, (8, 8))

您可以使用从x 中随机抽取的 1 填充另一个数组：

y = np.zeros_like(x)
ind = [np.random.choice(np.where(row)[0]) for row in x]
y[range(x.shape[0]), ind] = 1

【讨论】：

【解决方案2】：

我想使用np.argsort 来获取非零元素的索引：

In [351]: a=np.array([0,1,0,1,0,0,1])

In [352]: from random import choice
     ...: idx=choice(np.where(a)[0]) #or np.nonzero instead of np.where

In [353]: b=np.zeros_like(a)
     ...: b[idx]=1
     ...: b
Out[353]: array([0, 1, 0, 0, 0, 0, 0])

【讨论】：

您可以将a.argsort()[-np.count_nonzero(a):] 替换为np.where(a)[0]。