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考虑这样一个问题,给定一个矩阵(多维数组,numpy.ndarray()),如何shuffle这个矩阵(也就是对其行进行全排列),如何随机地选择其中的k行,这叫组合,实现一种某一维度空间的切片。例如五列中选三列(全部三列的排列数),便从原有的五维空间中降维到三维空间,因为是全部的排列数,故不会漏掉任何一种可能性。
涉及的函数主要有:
np.random.permutation()itertools.combinations()itertools.permutations()
# 1. 对0-5之间的数进行一次全排列>>>np.random.permutation(6)array([3, 1, 5, 4, 0, 2])# 2. 创建待排矩阵>>>A = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])# 3. shuffle矩阵A>>>p = np.random.permutation(A.shape[0])>>>parray([1, 2, 0])>>>A[p, :] array([[ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12], [ 1, 2, 3, 4]])
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C25的实现
>>>from itertools import permutations>>>pertumations(range(5), 2)<itertools.permutations object at 0x0233E360>>>>perms = permutations(range(5), 2)>>>perms[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 0), (2, 1), (2, 3), (2, 4), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]>>>len(perms)20
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# 5. 任取其中的k(k=2)行>>>c = [c for c in combinations(range(A.shape[0]), 2)]>>>A[c[0], :] # 一种排列array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
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本文详细介绍了使用numpy和itertools库进行矩阵操作的方法,包括矩阵的全排列、随机选取特定行以及实现组合选择,适用于降维和数据采样等场景。
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