Numpy 生成特定比例的0和1随机数组

在很多机器学习算法中，我们需要生成一个随机的、特定比例的0和1数组。使用Python中的Numpy库可以很方便地实现这一目标。本文将介绍如何使用Numpy生成特定比例的0和1随机数组。

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生成等比例的0和1数组

我们可以使用Numpy中的random模块的randint函数来生成一个指定大小的随机数组，并且可以使用p参数指定数组中0和1的比例。让我们来看一个例子，生成一个大小为10×10的数组，其中0和1的数量比为1:1。

import numpy as np

ratio = 0.5
size = (10, 10)
arr = np.random.choice([0, 1], size=size, p=[ratio, 1-ratio])
print(arr)

输出结果如下所示：

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

上述代码中，我们定义了一个大小为10×10的数组，并且定义了0和1的比例为0.5，即等比例。我们使用choice函数从[0,1]中随机选择数字，p参数指定每个数字被选择的概率，因此，当p=[0.5,0.5]时，数组中0和1的比例就是1:1。

生成不等比例的0和1数组

我们也可以生成不等比例的0和1数组，例如2:1、3:1、4:1等等。我们只需要调整p参数的值即可。例如，我们想生成一个6:4的比例的0和1数组，可以将p参数设置为[0.4, 0.6]。

ratio = 0.4
size = (10, 10)
arr = np.random.choice([0, 1], size=size, p=[ratio, 1-ratio])
print(arr)

输出结果如下所示：

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

我们可以发现，数组中的0的数量是1.6比1，1的数量是2.4比1，与我们设置的比例相匹配。

生成更大规模的0和1数组

当我们需要生成更大规模的数组时，我们需要考虑随机数生成的时间。使用Numpy的random模块，我们可以使用下面的代码来生成更大规模的0和1数组，并且可以使用Numpy的time模块和perf_counter函数来计算生成随机数组所花费的时间。

import numpy as np
import time

ratio = 0.3
size = (1000, 1000)

start_time = time.perf_counter()
arr = np.random.choice([0, 1], size=size, p=[ratio, 1-ratio])
end_time = time.perf_counter()

print(arr)
print("生成随机数组用时：", end_time - start_time, "s")

输出结果如下所示：

[[0 1 1 ... 0 0 1]
 [0 1 1 ... 0 1 1]
 [0 1 0 ... 1 1 0]
 ...
 [0 1 1 ... 1 1 1]
 [1 0 0 ... 1 0 1]
 [0 1 0 ... 0 0 1]]
生成随机数组用时： 0.03868879999990051 s

上述代码中，我们定义了一个大小为1000×1000的数组，并且定义了0和1的比例为0.3。我们还使用了time模块和perf_counter函数来计算生成随机数组所花费的时间。在此例中，生成一个1000×1000的随机数组所需的时间大约是0.04s。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Python的Numpy库生成指定比例的0和1随机数组。我们学习了如何使用random模块的randint和choice函数来生成随机数组，并且学习了如何调整p参数来控制0和1的比例。此外，我们还探讨了如何使用time模块和perf_counter函数来计算生成随机数组所需的时间。Numpy的高效性以及其对数组、矩阵和向量的支持使其成为Python中进行数值计算和机器学习任务的常用工具之一。