python - 如何在python中随机采样矩阵？

Question

我有一个相对较大的数组，例如200 x 1000。该矩阵是一个稀疏矩阵，其中的元素可以视为权重。权重范围从 0 到 500。我想生成一个相同大小的新数组，200x1000，其中新数组的 N 个元素是随机整数 {0,1}。新矩阵中元素为 0 或 1 的概率与原始数组的权重成正比 - 权重越高，1 对 0 的概率越高。

换句话说:我想生成一个大小为 200x1000 的零矩阵，然后根据 200x1000 的权重矩阵随机选择 N 个元素翻转为 1。

Answer 1

我也会在这里提出我提出的解决方案:

# for example
a = np.random.random_integers(0, 500, size=(200,1000))
N = 200

result = np.zeros((200,1000))
ia = np.arange(result.size)
tw = float(np.sum(a.ravel()))
result.ravel()[np.random.choice(ia, p=a.ravel()/tw,
                                size=N, replace=False)]=1

其中a是权重数组:即从ia数组中选取要更改为1的项的索引，由a<加权.