随机，非重复2D列表Python

我有一个程序可以生成一个二维列表，其中包含一定数量的二维坐标在一定范围内的二维列表。（这并不重要，如果嵌套的列表或元组），例如：随机，非重复2D列表Python

[[5, 0], [4, 6], [9, 7], [2, 9], [2, 6]]

的问题是，我想对于任何两个子列表相等，同时保持外列表相同的长度。

我已经使用random.sample尝试：

pointx = random.sample(range(10),5) 
pointy = random.sample(range(20),5) 
points = list(zip(pointx,pointy))

其中10是x的范围，20是y范围和5是分的量：

[(1,0),(9,19),(8,13),(3,5),(0,14)]

然而，该方法的最大由于单独的样本列表，点数只有10 + 20，因此显然应该是10 * 20。

虽然写这个，我已经意识到：

point2D = [] 
point1D = random.sample(range(10*20),5) 
[point2D.append(divmod(i,10)) for i in point1D]

这是一个可行的办法，但也笨拙，我想知道是否有更好的解决可能涉及numpy的。

在此先感谢。

来源

2016-11-14 Finley Rosser-Davies

上述方法的最大点数是155而不是200或30.对于第一个'x'有20个可能的'y's，那么对于第二个'x'有'19''' y等等，直到你得到20 + 19 + ... + 11 = 155'。 –

那么，这两种解决方案都适合你吗？ – Divakar

想象一下2D形状(10,20)的网格，在每个整数点处都有点。现在，假设我们想在此网格上选择5独特点。就这样！我们把它翻译成NumPy。

从所有可能的200指数与选择5唯一索引：

idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0)

转换这些指数为x和y坐标是在矩阵的术语来说的，得到了行和列索引：

row, col = np.unravel_index(idx,(10,20))

这些将是所需的元组。

让我们把上述两个步骤一起进行一个完整的代码 -

idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0) 
out = np.column_stack((np.unravel_index(idx,(10,20))))

让我们用一个样本案例 -

In [461]: idx = np.random.choice(200, size=5, replace=0) 
    ...: out = np.column_stack((np.unravel_index(idx,(10,20)))) 
    ...: 

In [462]: out 
Out[462]: 
array([[ 6, 18], 
     [ 9, 17], 
     [ 5, 7], 
     [ 8, 2], 
     [ 6, 12]])

来源

2016-11-14 21:21:13 Divakar

使用numpy的，我们可以创建所有的有序对（X，Y的），然后随机选择一些对。

# first create an array of all possible pairs from (0,0) to (9,19) 
pairs = np.dstack(np.meshgrid(np.arange(10), np.arange(20))).reshape(-1,2) 

# now select a random set of 25 of those pairs, which are unique 
pairs[np.random.choice(np.arange(pairs.shape[0]), size=25, replace=False)]

来源

2016-11-14 21:26:18 James

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