Python 以增量方式创建排列，其中元素均匀地呈现和分布

EDIT：我找到了答案。请参阅最后的解决方案。我很想知道是否有更高效的实施方案（当然有）。

我需要创建包含9个元素的多个数组，每个元素使用数字0-11（包括）。数字需要随机抽样并按随机顺序存储。让我们假设这些数组本身将存储在一个数组中。不管它包含多少个数组（当然，高于某个阈值），这个结果数组都需要满足两个要求：

数字0-11需要在所有阵列中均匀采样

每个数字都需要在所有数组中统一索引（例如，be

index[0]

的次数与

index[1]

和

index[2]

和

index[11]

大致相同）

（1） 和（2）需要对结果数组的任何部分保持true。即，

结果数组[0:100]

以及

结果数组[200:300]

等等

到目前为止，我已经尝试过使用itertools和shuffle。这种方法会对所有数字产生或多或少的偶数，即使我对结果数组的一小部分进行切片（不过在这方面可能会更好）.然而，这并不能使数字均匀分布在数组索引上。而且，这会产生比我需要的更多的排列；我估计有500个排列我应该可以

import random
import numpy as np
from collections import defaultdict as d

# create 10 random arrays to get things going
def shuffleThings(num, arr):
    results = []
    for i in range(num):
        b = arr.copy()
        random.shuffle(b)
        a = b[0:arrSize]
        results.append(a)
    return results

def updateDict(fDict, dDict, arr):
    for i in range(len(arr)):       
        fDict[arr[i]] += 1
        dDict[arr[i]][i] += 1    
        
def pickNums(arr):
    selected = []
    #random.shuffle(arr)
    for i in range(arrSize):
        selected.append(arr[i][0])
    random.shuffle(selected)
    return selected

def sortArrays(list1, list2): 
    zipped_pairs = zip(list2, list1) 
    z = [x for _, x in sorted(zipped_pairs)]     
    return z
    

startArrays = 10
totalArrays = 80
nums = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
arrSize = 9
freqDict = d(list)
distDict = d(list)

for i in nums:
    freqDict[i] = 0
    distDict[i] = [0,0,0,0,0,0,0,0,0]
    
all_arrays = shuffleThings(10, nums)
for i in all_arrays:
    updateDict(freqDict, distDict,i)

for i in range(totalArrays - startArrays):
    f = sorted(freqDict.items(), key=lambda item: item[1])
    tempNums = pickNums(f)
    newNums = ["","","","","","","","",""]
    counter = 0
    for j in tempNums:
        dists = distDict[j]
        indices = sortArrays([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],dists)
        for k in indices:
            if (newNums[k]==""):
                newNums[k] = j
                break
        counter += 1
    updateDict(freqDict,distDict,newNums)
    all_arrays.append(newNums)
    
res = []
for i in range(len(all_arrays)):
    res.append(str(all_arrays[i])[1:-1])

print(*res, sep='\n')
>>>
##excerpt
1, 3, 0, 8, 5, 7, 9, 11, 10
6, 2, 0, 1, 8, 7, 11, 5, 10
2, 5, 10, 0, 1, 9, 7, 8, 3
4, 9, 3, 7, 1, 5, 8, 11, 2
10, 0, 5, 8, 4, 9, 1, 2, 7
5, 2, 9, 8, 7, 0, 10, 4, 11
2, 0, 7, 10, 5, 4, 1, 3, 8
2, 9, 4, 0, 1, 3, 10, 6, 8
3, 0, 1, 9, 4, 10, 5, 11, 2
1, 5, 2, 7, 0, 8, 10, 11, 9
11, 4, 6, 3, 2, 1, 7, 9, 0

print(freqDict)
>>> {0: 60, 1: 60, 2: 60, 3: 60, 4: 60, 5: 60, 6: 60, 7: 60, 8: 60, 9: 60, 10: 60, 11: 60}

print(distDict)
>>> {0: [7, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 7, 7], 
1: [7, 7, 6, 7, 7, 6, 8, 6, 6], 
2: [6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 6], 
3: [7, 7, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7], 
4: [7, 7, 7, 7, 7, 6, 6, 6, 7], 
5: [6, 7, 7, 6, 7, 7, 7, 7, 6], 
6: [6, 6, 7, 7, 7, 6, 6, 7, 8], 
7: [7, 7, 7, 7, 6, 7, 7, 6, 6], 
8: [6, 7, 7, 6, 6, 7, 7, 7, 7], 
9: [7, 6, 6, 6, 7, 7, 6, 8, 7], 
10: [7, 7, 7, 7, 7, 7, 6, 6, 6], 
11: [7, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 6, 7]}

---

如果您从均匀分布中采样，并且没有跨列/行的唯一性要求，那么您应该随机选取数字并使其符合您需要的形状。这应该足够了。另一方面，如果您需要跨行/列的唯一性，那么您可以研究循环置换而不是完全置换。因为关于我在Qualtrics中所做的工作，我需要确保数字均匀分布在各个指数上，这是随机抽样无法保证的。对于数组[8,0,9,3,7,11,5,10,2]，每个数字控制我刺激的一个变量（X），数组中数字的位置控制第二个变量（Y）.索引0-2上的数字确定X与Y的组合，这样这个数组将产生Y0_X8、Y0_X0、Y0_X9。索引3-5将产生Y1_X3、Y1_X7、Y1_X11。索引6-8将产生Y2_X5、Y2_X10、Y2_X2。我需要选择所有Y和X组合的时间相等。不过，我将研究循环置换。谢谢。这看起来很轻松令人费解的推理。为什么不让这些关系更明确一点呢？