Python 用随机列表生成二元矩阵

首先是我的代码，我有一些问题，我觉得答案很简单，但我太盲目了，看不见

dic = {}

for i in range(0,9):
    dic['rand_num{0}'.format(i)] = np.sort(random.sample(range(0,8),5))

mat = np.zeros([8,8])


for rand_num in dic.values():
    print(rand_num)
    for i in range(0,5):
        matrixval = rand_num[i]
        #print(matrixval)
        for j in range(0,8):
            mat[matrixval,j] = 1


print(mat)

我创建了8个不同的列表，这将帮助我确定在矩阵中设置1的位置

例如，如果我的第一个列表如下所示：

随机列表=[0,3,5,6,7]

第一行或第一列的矩阵应如下所示

矩阵=[1,0,0,1,0,1,1,1,1]

矩阵值的位置在第二个循环中设置：

用于范围（0,5）中的i:matrixval=rand_num[i]

。然而，当我运行代码时，我的矩阵只给出1，而不是1和0。我觉得我在上一个for循环中遇到了一个迭代问题，我不知道如何解决它

---

如果有人能帮助我，或者只是给我一个提示，如何真正解决我这个希望渺茫的错误，我会非常感激

希望这能提供预期的结果：

dic = {}

for i in range(0,8):
    dic['rand_num{0}'.format(i)] = np.sort(random.sample(range(0,8),5))

mat = np.zeros([8,8])

for j, rand_num in enumerate(dic.values()):
    print(rand_num)
    for i in range(0,5):
        matrixval = rand_num[i]
        mat[j,matrixval] = 1

print(mat)

输出：

[1 2 3 5 7]
[0 1 2 5 6]
[0 1 2 3 5]
[1 2 3 4 6]
[0 1 3 4 7]
[1 2 4 5 7]
[0 1 3 4 7]
[1 2 3 4 6]
[[0. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 1.]
 [1. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0.]
 [1. 1. 1. 1. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0.]
 [1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 1.]
 [1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 1.]
 [0. 1. 1. 1. 1. 0. 1. 0.]]

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不需要您正在使用的

dic

。这里有一个没有它的解决方案

随机导入
列表=[]
对于范围（0,9）内的i：
lists.append（已排序（random.sample（范围（0,8,5）））
mat=[]
对于列表中的lst：
arr=[0]*8
对于lst中的索引：
arr[index]=1
材料附加（arr）
印刷品（垫子）

产出：

[[0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1],
 [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
 [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
 [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0],
 [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
 [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
 [0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0],
 [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1]]

[[1 0 1 0 1 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 0 1 1]
 [1 0 1 1 0 0 1 1]
 [1 1 0 1 0 1 1 0]
 [0 0 1 0 0 1 1 1]
 [1 0 0 0 1 1 1 1]
 [1 1 0 1 0 0 1 1]
 [1 0 1 0 0 1 0 0]]

---

还可以使用生成二进制二维数组

将numpy导入为np
arr=np.random.randint（2，size=（8，8））
打印（arr）

产出：

[[0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1],
 [1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1],
 [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
 [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0],
 [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0],
 [0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0],
 [0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0],
 [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1]]

[[1 0 1 0 1 0 1 1]
 [0 0 0 0 1 0 1 1]
 [1 0 1 1 0 0 1 1]
 [1 1 0 1 0 1 1 0]
 [0 0 1 0 0 1 1 1]
 [1 0 0 0 1 1 1 1]
 [1 1 0 1 0 0 1 1]
 [1 0 1 0 0 1 0 0]]

---

matrix=[int（rand_列表中的x）表示范围（9）]

。对于完全随机的二进制矩阵，您可以尝试：

np.random.randint（0,2,8*8）。重塑（8,8）

@pault Good idea+1--将提到，

randint

有一个使

重塑
过时的
大小
参数。看看我下面的答案。谢谢，我没有想过，肯定是另一种解决方法！有时最好不要重新发明轮子。