Python 如何用极低密度的1填充零矩阵

我有一个由大小为（850850）的零组成的3D矩阵，我想以极低密度=8*10^-7的均匀方式在该矩阵中插入一个。 我试着使用random.sparse（它适用于更高的密度），但它不起作用，我认为密度太低，接近于零，事实上，没有一个密度应该是50个。 以下是更好理解的代码：

import numpy as np
import random

space=np.zeros(shape=(850,850,850))
den=50/(850*850*850)
for k in range (0,850): 
   rdm_space=sparse.random(850, 850, density=den, data_rvs=np.ones)
   rdm_space=rdm_space.toarray()                                                                 
   space[:][:][k] = vac_space

有人有什么建议吗？

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谢谢

我不确定如果使用NumPy数组，为什么需要稀疏采样

只需采样索引并将值设置为1

沿途

import numpy as np

N = 850*850*850
o = 50
space=np.zeros(N, dtype=np.int32)

idx = np.random.choice(N, size=o, replace=False) # sampled indices

space[idx]=1 # set values at idx to one

# quick check
q = space[space>0]
print(len(q))

# make final properly shaped array
np.reshape(space, newshape=(850,850,850))

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不确定如果最终使用NumPy数组，为什么需要稀疏采样

只需采样索引并将值设置为1

沿途

import numpy as np

N = 850*850*850
o = 50
space=np.zeros(N, dtype=np.int32)

idx = np.random.choice(N, size=o, replace=False) # sampled indices

space[idx]=1 # set values at idx to one

# quick check
q = space[space>0]
print(len(q))

# make final properly shaped array
np.reshape(space, newshape=(850,850,850))