Python — 用一组 1 随机填充二维数组

Question

假设我有一个 0 的二维数组 (8x8)。我想用预定数量的 1 填充这个数组，但是以随机的方式。例如，假设我想在网格中随机放置 16 个 1，结果如下：

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

1 的最终位置无关紧要，只要它是随机的（或 Python 允许的随机）。

我的代码在技术上是有效的，但我认为它的效率非常低。我所做的只是将每个数字变为 1 的概率设置为 n/s，其中 n 是所需 1 的数量，s 是网格的大小（即元素的数量），然后我检查是否添加了正确数量的 1。这是代码（Python 2.7）：

length = 8
numOnes = 16
while True:
    board = [[(random.random() < float(numOnes)/(length**2))*1 for x in xrange(length)] for x in xrange(length)]
    if sum([subarr.count(1) for subarr in board]) == 16:
        break
print board

虽然此方法有效，但它似乎是一种迂回的方法。有没有更好（即更有效）的方法来做到这一点？我预计这段代码会运行很多次（如果不是数百万，也有数十万），所以速度是一个问题。

Answer 1

随机播放 16 个 1 和 48 个 0 的列表：

board = [1]*16 + 48*[0]
random.shuffle(board)
board = [board[i:i+8] for i in xrange(0, 64, 8)]

或者用 0 填满棋盘，然后从 16 个位置中随机抽取一个样本放入 1：

board = [[0]*8 for i in xrange(8)]
for pos in random.sample(xrange(64), 16):
    board[pos//8][pos%8] = 1

Answer 2

我制作了一个，制作了零，将它们连接起来，洗牌，然后重塑。

import numpy as np
def make_board(shape, ones):
    o = np.ones(ones, dtype=np.int)
    z = np.zeros(np.product(shape) - ones, dtype=np.int)
    board = np.concatenate([o, z])
    np.random.shuffle(board)
    return board.reshape(shape)

make_board((8,8), 16)

编辑。

不管怎样，user2357112 使用 numpy 的方法很快......

def make_board(shape, ones):
    size = np.product(shape)
    board = np.zeros(size, dtype=np.int)
    i = np.random.choice(np.arange(size), ones)
    board[i] = 1
    return board.reshape(shape)