Python 基于另一个矩阵的数字化形式对一个矩阵的项进行洗牌

我有一个问题，我需要根据另一个矩阵的数字化形式来洗牌一个矩阵的条目

假设我有一个填充了0或1的矩阵<代码>np.random.choice（[0,1]，size=100，p=[.9,1]）

然后我取另一个矩阵，它填充了0-4之间的值<代码>np.随机选择（[0,1,2,3,4]，大小=100，p=[0.01,0.3,0.3,0.29,1]）

我想做的是根据第二个矩阵的箱子重新排列0和1。假设我在Bin1中有24个0和4个1，我想做的是将0和1的条目混洗，使它们保持在Bin1中，并且保持相同的0和1数量

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我曾尝试使用

np.where

，以及

np.random.shuffle

，但这并没有保持0和1的原始计数。

好的，我找到了一个解决方案，可以循环使用多个矩阵和容器

a = np.array(pd.DataFrame(connections[M_a][M_b]['cMat']))

    for aw in groups:
        b = a[C_ == aw]
        np.random.shuffle(b)
        iz, jz = np.nonzero(C_ == aw)

        for i, j, v in zip(iz, jz, b):
            a[i, j] = v

本例中的组是每个箱子的值，范围从0到n。 a是具有0和1的矩阵。 C_u是数字化矩阵。 iz和jz分别是行索引和列索引。输出是洗牌矩阵