如何创建一个numpy矩阵，其值满足几个条件？答案

【问题标题】：How to create a numpy matrix, whose values meet several conditions?如何创建一个numpy矩阵，其值满足几个条件？
【发布时间】：2017-10-26 02:05:30
【问题描述】：

我想创建一个矩阵，首先满足这个条件：

例如如果一个值 m[2][1] == 0 m[1][2] in {0,1}

对于这个我使用上三角矩阵，例如：

m = np.ones((6, 6), int)
m = np.triu(m, 1)

我将剩余的一些随机值更改为零，直到达到一定百分比：

MaxPer = 0.75   
i, e = np.count_nonzero(m), np.count_nonzero(m)
MAX = np.round(MaxPre*e)
while i > MAX:
   m[np.random.randint(len(m[0][:]))][np.random.randint(len(m[0][:]))] = 0
   i = np.count_nonzero(m)

现在第二个标准是我正在努力解决的标准：

如果m[1][2] == 1 & m[1][3] == 0 m[2][3] == 0

我想检查m 中的所有值是否都满足此条件（索引 1、2、3 是示例）。如果没有，我想将m[2][3] 的值更改为零。我用 for 循环尝试了以下代码，但它会将所有值覆盖为零。

for k in range(len(m[0][:])):
            for l in range(k, len(m[0][:])):
                for j in range(l,len(m[0][:])):
                    if matrix[k][l] == 1 & matrix[k][j] == 0:
                        matrix[l][j] = 0

有没有没有循环的简单方法？

【问题讨论】：

您好 Benedikt，欢迎来到该网站。我们喜欢在这里保持问题的重点，所以我继续把你的问题删掉了。如果您对我的更改不满意，请随时重新编辑。
感谢您编辑麦克；）

标签： python python-3.x numpy

【解决方案1】：

我认为强加您的第二个条件确实会导致矩阵归零。你确定要吗

m[i][j] == 1 & m[i][k] == 0 <-> m[j][k] == 0

i、j 和 k 之间没有任何依赖关系？

也许您想要这样的东西（这需要对 fors 进行一些更改）？

m[i][i+1] == 1 & m[i][i+2] == 0 <-> m[i+1][i+2] == 0

【讨论】：