Python 创建一个包含所有可能列的矩阵

在所有列都不同的情况下，如何生成由0和1值组成的n×2^n矩阵？例如，如果n=2，则

0011
0101 .

我可以使用itertools生成所有可能的元组

list(itertools.product([0,1],repeat = 2))

但是我如何使这些列成为我矩阵中的列呢

X = numpy.array(map(lambda x: list(x), itertools.product([0,1],repeat = 2)))

获取itertools结果，将每个元素转换为列表，然后将其转换为numpy数组。如果这不是你想要的方向，你可以使用

X = X.transpose()

获取itertools结果，将每个元素转换为列表，然后将其转换为numpy数组。如果这不是你想要的方向，你可以使用

X = X.transpose()

---

只需将np.matrix应用于结果：

>>> np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 2)))
matrix([[0, 0],
        [0, 1],
        [1, 0],
        [1, 1]])

---

只需将np.matrix应用于结果：

>>> np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 2)))
matrix([[0, 0],
        [0, 1],
        [1, 0],
        [1, 1]])

---

仅使用列表理解：

a = list(itertools.product([0,1],repeat = n))
[[p[i] for p in a] for i in xrange(n)]

演示：

---

仅使用列表理解：

a = list(itertools.product([0,1],repeat = n))
[[p[i] for p in a] for i in xrange(n)]

演示：

---

为了娱乐起见，这里有一个纯粹的numpy方式：

>>> n = 2
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1
array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1]])
>>> n = 4
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])

然后我们关心的2的幂指数：

>>> np.arange(n)
array([0, 1])

比特移位1通过这些来获得2的幂：

>>> 1 << np.arange(n)
array([1, 2])

划分：

>>> np.arange(2**n) // (1 << np.arange(n))[::-1, None]
array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 2, 3]])

---

为了娱乐起见，这里有一个纯粹的简单方法：

>>> n = 2
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1
array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1]])
>>> n = 4
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]])

然后我们关心的2的幂指数：

>>> np.arange(n)
array([0, 1])

比特移位1通过这些来获得2的幂：

>>> 1 << np.arange(n)
array([1, 2])

划分：

>>> np.arange(2**n) // (1 << np.arange(n))[::-1, None]
array([[0, 0, 1, 1],
       [0, 1, 2, 3]])

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>>np.arange（2**n）/（1>>（np.arange（2**n）/（1哦！非常感谢。请注意，请确保您理解numpy@aplassard中数组和矩阵之间的区别。谢谢。我只需要能够将它们相乘。但是“矩阵对象总是具有精确的秩2”是什么呢平均值？例如，单位矩阵的秩应该是行数。听起来不错。两者的乘法功能不同。在numpy.matrix中\'*\'表示矩阵乘法，而乘法（A，B）表示元素乘法。在numpy.array中\'*\'表示元素互用和.dot（A）是矩阵乘法。哦！非常感谢。请注意，请确保您理解numpy@aplassard中数组和矩阵的区别。谢谢。我只需要能够将它们相乘。但是“矩阵对象始终具有精确的秩2”是什么呢平均值？例如，单位矩阵的秩应该是行数。听起来不错。两者的乘法功能不同。在numpy.matrix中\'*\'表示矩阵乘法，而乘法（A，B）表示元素乘法。在numpy.array中\'*\'表示元素互用和.dot（A）是矩阵乘法。可能相关：可能相关：我需要它是一个矩阵，因为我要将它与另一个矩阵相乘。@xndrme:Numpy矩阵。
list的结果（itertools.product（[0,1]，repeat=2））
也是一个矩阵。好吧，我从问题中了解到的是，我应该从元组中生成矩阵，而不是
Numpy
矩阵。列表始终是一个矩阵，但从示例中可以得出结论，必须从元组中生成。无论如何，我理解这一点。谢谢，我需要它是一个矩阵，因为我将它乘以其他矩阵。@xndrme:Numpy矩阵。
list的结果（itertools.product（[0,1]，repeat=2））
也是一个矩阵。好吧，我从问题中了解到的是，我应该从元组中生成矩阵，而不是
Numpy
矩阵。列表始终是一个矩阵，但从示例中可以得出结论，你必须从元组中生成。无论如何，我理解了这一点。谢谢你！但我花了相当长的时间才理解你你的代码。我可以问一些意见吗？太棒了！但我花了相当长的时间才理解你的代码。我可以问一些意见吗？