如何生成具有彼此不同的随机值的numpy数组答案

【问题标题】：How to generate a numpy array with random values that are all different from each other如何生成具有彼此不同的随机值的numpy数组
【发布时间】：2021-12-25 14:42:33
【问题描述】：

我刚开始学习 Python 库，今天我被困在一个 numpy 练习中。

假设我想生成一个 5x5 随机数组，其值彼此不同。此外，它的值必须在 0 到 100 之间。

我已经在此处查找了此内容，但没有找到适合我的问题的解决方案。转给你之前请看我咨询过的帖子：

这是我解决这个问题的尝试：

import numpy as np

M = np.random.randint(1, 101, size=25)
for x in M:
    for y in M:
        if x in M == y in M:
            M = np.random.randint(1, 101, size=25)
            print(M)

通过这样做，我得到的只是一个值错误：ValueError：具有多个元素的数组的真值是不明确的。使用 a.any() 或 a.all()

因此，我的第二次尝试如下：

M = np.random.randint(1, 101, size=25)
a = M[x]
b = M[y]

for a.any in M:
    for b.any in M:
        if a.any in M == b.any in M:
            M = np.random.randint(1, 101, size=25)
            print(M)

我又遇到了一个错误：AttributeError: 'numpy.int64' object attribute 'any' is read-only.

你能告诉我我做错了什么吗？我已经花了好几天的时间来解决这个问题，但没有想到其他任何事情:(

非常感谢！

【问题讨论】：

np.random.random((5,5))*100
关注测试线 - if。这就是问题所在。查看M==y 步骤。对此进行if 测试有意义吗？
choice 有什么问题？您正在艰难地进行下去，反复创建值数组，直到满足条件为止。让numpy 为您完成工作。
当错误信息告诉你使用any时，它的意思是(M == b).any()。 any 是布尔运算，用于处理 True/False 值的数组。对数字的应用没有意义（如a.any()）。
非常感谢@hpaulj 的见解，现在我对 any 函数有了更好的理解 :)

标签： arrays numpy random

【解决方案1】：

虽然我认为choice 无需替换是最简单的方法，但这是实现您的方法的一种方法。我用np.unique来测试是不是所有的数字都不一样。

In [158]: M = np.random.randint(1,101, size=25)
In [159]: x = np.unique(M)
In [160]: x.shape
Out[160]: (23,)
In [161]: cnt = 1
     ...: while x.shape[0]<25:
     ...:     M = np.random.randint(1,101,size=25)
     ...:     x = np.unique(M)
     ...:     cnt += 1
     ...: 
In [162]: cnt
Out[162]: 34
In [163]: M
Out[163]: 
array([ 70,  76,  27,  98,  81,  92,  97,  38,  49,   7,   2,  55,  85,
        89,  32,  51,  20, 100,   9,  91,  53,   3,  11,  63,  21])

请注意，我必须先生成 34 个随机集合，然后才能获得唯一的集合。工作量很大！

unique 对数组进行排序，然后查找相邻的重复项。

一个numpy整个数组的方法来测试是否有任何重复是：

对于这个独特的集合：

In [165]: (M[:,None]==M).sum(axis=0)
Out[165]: 
array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

但对于另一个randint 数组：

In [166]: M1 = np.random.randint(1,101, size=25)
In [168]: (M1[:,None]==M1).sum(axis=0)
Out[168]: 
array([1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,  2, 2, 1])

这个M[:,None]==M大致相当于

for x in M:
    for y in M:
        test x==y

我使用sum 来计算每列中有多少True 值。 any 只是识别是否存在 True。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用

np.random.random((5,5))

生成一个从 0 到 1 的随机数数组，形状为 (5,5)。

然后乘以 100 得到 0 到 100 之间的数字：

100*np.random.random((5,5))

由于这一行，您的代码会出错：

if x in M == y in M:

该语法不起作用。而M == y 是一个数组和一个数字之间的比较，这就是为什么你会得到 ValueError: true value of an array with multiple element is ambiguous。使用 a.any() 或 a.all()。

您已经在for 循环中将x 和y 定义为M 的元素，所以只需编写

if x == y:

【讨论】：

【解决方案3】：

不确定这是否可以满足您的所有需求，但它适用于您的示例：

np.random.choice(np.arange(100, dtype=np.int32), size=(5, 5), replace=False)

【讨论】：

choice without replacement 实际上是他想要的。