如何使用 numpy 获得所有可能的随机播放组合答案

【问题标题】：How to get all possible shuffle combinations using numpy如何使用 numpy 获得所有可能的随机播放组合
【发布时间】：2020-05-01 16:20:59
【问题描述】：

我有一个长度为 N 的 NumPy 数组，其中包含 X 和 N-X 零。我想为我的数组生成所有可能的随机播放组合。

比如N是5，X是2，我需要下面的组合，

[0, 0, 1, 1, 0]
[1, 1, 0, 0, 0]
[0, 0, 0, 1, 1]
[0, 0, 1, 0, 1]
[1, 0, 0, 1, 0]
[0, 1, 1, 0, 0]
[0, 1, 0, 1, 0]
[1, 0, 1, 0, 0]
[0, 1, 0, 0, 1]
[1, 0, 0, 0, 1]

在 numpy 中是否有任何直接的方法可以做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python numpy

【解决方案1】：

组合在 Python 标准库中实现，位于 itertools。它从N 列表中选择X 元素，因此您可以让它选择索引并将其设置为1：

import numpy as np
from itertools import combinations

N = 5
X = 2

for combination in combinations(range(N), X):
    arr = np.zeros(N)
    arr[list(combination)] = 1
    print(arr)

输出：

[1. 1. 0. 0. 0.]
[1. 0. 1. 0. 0.]
[1. 0. 0. 1. 0.]
[1. 0. 0. 0. 1.]
[0. 1. 1. 0. 0.]
[0. 1. 0. 1. 0.]
[0. 1. 0. 0. 1.]
[0. 0. 1. 1. 0.]
[0. 0. 1. 0. 1.]
[0. 0. 0. 1. 1.]

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个带有itertools.combinations 的矢量化文件-

from itertools import combinations

def combs(N, X):
    idx = np.array(list(combinations(range(N), X)))
    n = len(idx)
    out = np.zeros((n,N), dtype=int)
    out[np.arange(n)[:,None],idx] = 1
    return out

示例运行 -

In [57]: combs(N=5, X=2)
Out[57]: 
array([[1, 1, 0, 0, 0],
       [1, 0, 1, 0, 0],
       [1, 0, 0, 1, 0],
       [1, 0, 0, 0, 1],
       [0, 1, 1, 0, 0],
       [0, 1, 0, 1, 0],
       [0, 1, 0, 0, 1],
       [0, 0, 1, 1, 0],
       [0, 0, 1, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1]])

In [58]: combs(N=5, X=3)
Out[58]: 
array([[1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 0, 1, 0],
       [1, 1, 0, 0, 1],
       [1, 0, 1, 1, 0],
       [1, 0, 1, 0, 1],
       [1, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 0],
       [0, 1, 1, 0, 1],
       [0, 1, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1]])

In [59]: combs(N=5, X=4)
Out[59]: 
array([[1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 0, 1],
       [1, 1, 0, 1, 1],
       [1, 0, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1]])

【讨论】：