假設我有 2D numpy 數組，值為 0 和 1。我想隨機選擇一個包含 1 的索引。有沒有有效的方法可以使用 來做到這一點numpy？我用純Python實現了它，但是太慢了。輸入示例：[[0, 1], [1, 0]]輸出：(0, 1)編輯：為了澄清：我希望我的函數獲取值屬于 {0, 1} 的 2D numpy 數組。我希望輸出是從給定數組中隨機（均勻）選取值的元組（2D 索引），該值等于 1。EDIT2：根據 Paul H 的建議，我想出了這個： nonzero = np.nonzero(a)
return random.choice(list(zip(nonzero)))但它不適用于 numpy 的隨機選擇，僅適用于 python 的隨機選擇。有沒有辦法可以更好的優化呢？
2 回答
犯罪嫌疑人X
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從那里獲取所有非零坐標和樣本更容易：
xs,ys = np.where([[0, 1], [1, 0]])
# randomly pick a number:
idx = np.random.choice(np.arange(len(xs)) )
# output:
out = xs[idx], ys[idx]
慕村225694
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你可以argwhere嘗試permutation
a = np.array([[0, 1], [1, 0]])
b = np.argwhere(a)
tuple(np.random.permutation(b)[0])
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