从一个二维数组，创建另一个二维数组，该数组由从原始数组中随机选择的值（行之间不共享的值）组成，而不使用循环

Posted 2023-05-07

【中文标题】从一个二维数组，创建另一个二维数组，该数组由从原始数组中随机选择的值（行之间不共享的值）组成，而不使用循环

【英文标题】：From a 2d array, create another 2d array composed of randomly selected values from original array (values not shared among rows) without using a loop

【发布时间】：2018-12-30 21:55:36

【问题描述】：

要从二维数组中选择随机值，可以使用这个

pool =  np.random.randint(0, 30, size=[4,5])
seln = np.random.choice(pool.reshape(-1), 3, replace=False)

print(pool)
print(seln)

>[[29  7 19 26 22]
 [26 12 14 11 14]
 [ 6  1 13 11  1]
 [ 7  3 27  1 12]]
[11 14 26]

pool 需要重新整形为一维向量，因为np.random.choice 无法处理二维对象。因此，为了创建一个由原始二维数组中随机选择的值组成的二维数组，我必须使用循环一次做一行。

pool =  np.random.randint(0, 30, size=[4,5])
seln = np.empty([4,3], int)

for i in range(0, pool.shape[0]):
    seln[i] =np.random.choice(pool[i], 3, replace=False) 

print('pool = ', pool)
print('seln = ', seln)

>pool =  [[ 1 11 29  4 13]
 [29  1  2  3 24]
 [ 0 25 17  2 14]
 [20 22 18  9 29]]
seln =  [[ 8 12  0]
 [ 4 19 13]
 [ 8 15 24]
 [12 12 19]]

但是，我正在寻找一种并行方法；同时处理所有行，而不是在循环中一次处理一个。

这可能吗？如果不是 numpy，那 Tensorflow 呢？

【问题讨论】：

看看here。也许你可以在这里调整一些逻辑

如果值不是在行之间共享，您可以简单地使用extract_patches_2d。但是您也希望给定行的值也被随机打乱。这为您提供与原始父数组中相同的顺序

那么对于新数组的每一行，您想从池中的相应行中随机选择吗？

@yatu：我猜这就是 OP 在标题“（行间不共享的值）”中写的意思

【参考方案1】：

这是一种避免for 循环的方法：

pool =  np.random.randint(0, 30, size=[4,5])
print(pool)
array([[ 4, 18,  0, 15,  9],
       [ 0,  9, 21, 26,  9],
       [16, 28, 11, 19, 24],
       [20,  6, 13,  2, 27]])

# New array shape
new_shape = (pool.shape[0],3)

# Indices where to randomly choose from
ix = np.random.choice(pool.shape[1], new_shape)
array([[0, 3, 3],
       [1, 1, 4],
       [2, 4, 4],
       [1, 2, 1]])

所以ix 的每一行都是一组随机索引，pool 将从中采样。现在每一行都按照pool的形状进行缩放，这样在展平的时候就可以采样了：

ixs = (ix.T + range(0,np.prod(pool.shape),pool.shape[1])).T
array([[ 0,  3,  3],
       [ 6,  6,  9],
       [12, 14, 14],
       [16, 17, 16]])

而ixs 可用于从pool 采样：

pool.flatten()[ixs].reshape(new_shape)
array([[ 4, 15, 15],
       [ 9,  9,  9],
       [11, 24, 24],
       [ 6, 13,  6]]) 

【讨论】：

您在池中的第一行第二行第三行第四行条目与原始数组行值不对应

是的，这只是一个示例数组，我也是随机生成的

每行是否可以有不重复的值？我尝试将代码更改为ix = np.random.choice(pool.shape[1], new_shape, replace=False)，但我得到ValueError: Cannot take a larger sample than population when 'replace=False'