Python 在二维numpy数组中随机拾取零

我有一个2d numpy数组，如下所示：

board = numpy.array([[ 0,  0,  2,  2],
    [ 4,  0,  2,  0],
    [ 2,  2,  2,  2],
    [ 0,  0,  0, 16]])

我想从零中选择一个，然后用其他东西替换它。我自己想出了一个解决办法，但我正在寻找更好的办法；可能使用numpy函数，如

choice

，但用于2d数组

zeros = np.where(board == 0)
r = np.random.randint(len(zeros[0]))
z1 = zeros[0][r]
z2 = zeros[1][r]
board[z1, z2] = 2

---

您可以在

board==0

的位置提取索引，将其转换为线性索引，以便使用

np.random.choice

（因为此方法仅接受一维数组），然后将随机选择的线性索引转换为相应的二维索引并进行替换

import numpy as np

board = np.array([[ 0,  0,  2,  2],
                  [ 4,  0,  2,  0],
                  [ 2,  2,  2,  2],
                  [ 0,  0,  0, 16]])

zeros = np.argwhere(board == 0) # Indices where board == 0
indices = np.ravel_multi_index([zeros[:, 0], zeros[:, 1]], board.shape) # Linear indices

ind = np.random.choice(indices) # Randomly select your index to replace

board[np.unravel_index(ind, board.shape)] = 100 # Perform the replacement

>>> board
    [[  0   0   2   2]
     [  4   0   2 100]
     [  2   2   2   2]
     [  0   0   0  16]]

---

你用的方法看起来不错。可以加快/简化一点

Python可以很好地处理

zero

zipped的数组：

零
#是:
（数组（[0,0,1,1,3,3,3]，dtype=int64），
数组（[0,1,1,3,0,1,2]，dtype=int64））
列表（zip（*零））
#输出：
# [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 3), (3, 0), (3, 1), (3, 2)]
随机输入
随机选择（列表（zip（*零）））
# (3, 1)

返回一个2元素元组-每个轴一个索引，可用于

[]

赋值：

board[随机选择（列表（zip（*零））]=100
板
#输出：
数组（[[0,0,2,2]，
[  4,   0,   2,   0],
[  2,   2,   2,   2],
[  0,   0, 100,  16]])

为什么不直接使用“ind=np.random.randint（len（zeros））”而不是所有那些乱七八糟的东西呢？他就是这么做的，他要求另一个版本，可以使用

np.random.choice

。这就是我为此而想到的。首先，“他”就是我：）我没有说

np。应该使用random.choice

。我正在寻找一个替代方案，因为它不能用于多维数组。