在这篇文章中，我们将为您详细介绍numpy：从给定范围生成组合的有效方法的内容，并且讨论关于利用numpy的范围函数,创建一个二维数组的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于Groovy：从给定字符集生

在这篇文章中，我们将为您详细介绍numpy：从给定范围生成组合的有效方法的内容，并且讨论关于利用numpy的范围函数,创建一个二维数组的相关问题。此外，我们还会涉及一些关于Groovy：从给定字符集生成随机字符串、Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法小结、NumPy：在两个4D矩阵中将每对3D矩阵相乘的有效方法吗？、NumPy：将每对2d矩阵乘以两个3d矩阵的有效方法吗？的知识，以帮助您更全面地了解这个主题。

• numpy：从给定范围生成组合的有效方法（利用numpy的范围函数,创建一个二维数组）
• Groovy：从给定字符集生成随机字符串
• Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法小结
• NumPy：在两个4D矩阵中将每对3D矩阵相乘的有效方法吗？
• NumPy：将每对2d矩阵乘以两个3d矩阵的有效方法吗？

numpy：从给定范围生成组合的有效方法（利用numpy的范围函数,创建一个二维数组）

我有一个n维数组，如下所示：

np.array([[0,3],[0,3],[0,10]])

在此数组中，元素表示低值和高值。例如：[0,3]指[0,1,2,3]

我需要使用上面给出的范围生成所有值的组合。例如我想要[0,0,0], [0,0,1] ... [0,1,0] ... [3,3,10]

我已经尝试了以下方法来获得想要的东西：

ds = np.array([[0,3],[0,3],[0,10]])nItems = int(reduce(lambda a,b: a * (b[1] - b[0] + 1), ds, 1))myCombinations = np.zeros((nItems,))nArrays = []for x in range(ds.shape[0]):    low = ds[x][0]    high= ds[x][1]    nitm = high - low + 1    ar = [x+low for x in range(nitm) ]    nArrays.append(ar)myCombinations = cartesian(nArrays)

笛卡尔函数取自使用numpy来构建两个数组的所有组合的数组

我需要做 几百万遍 。

我的问题：是否有 更好/有效的 方法来做到这一点？

答案1

我认为您正在寻找的是np.mgrid。不幸的是，这会以与所需格式不同的格式返回数组，因此您需要进行一些后期处理：

a = np.mgrid[0:4, 0:4, 0:11]     # All points in a 3D grid within the given rangesa = np.rollaxis(a, 0, 4)         # Make the 0th axis into the last axisa = a.reshape((4 * 4 * 11, 3))   # Now you can safely reshape while preserving order

说明

np.mgrid在N维空间中为您提供了一组网格点。让我尝试用一​​个较小的示例来说明这一点，以使事情更清楚：

>>> a = np.mgrid[0:2, 0:2]>>> aarray([[[0, 0],        [1, 1]],       [[0, 1],        [0, 1]]])

由于我指定了两组范围0:2,0:2，因此我得到了2D网格。什么mgrid返回是x的值和对应于在二维空间中的网格点（0,0），（0,1），（1,0）和（1,1）的y的值。a[0]告诉您四个点的x值是a[1]什么，并告诉您y值是什么。

但是，您真正想要的是我已经写出的实际网格点列表，而不是分别列出这些点的x和y值。首先的直觉是根据需要调整数组的形状：

>>> a.reshape((4, 2))array([[0, 0],       [1, 1],       [0, 1],       [0, 1]])

但是显然这是行不通的，因为它可以有效地重塑展平的数组（通过按顺序读取所有元素而获得的数组），而这并不是您想要的。

您要做的是向下看的 第三 维a，并创建一个数组：

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

上面写着“首先告诉我第一个点（x1，y1），然后第二个点（x2，y2），…”，依此类推。也许可以用一个数字更好地解释这一点。这是什么a样子：

                you want to read                in this direction                 (0, 0)   (0, 1)                   |        |                   |        |                   v        v          /        0--------0            +----> axis0 x-values |       /|       /|           /|          |      / |      / |    axis1 / |          \     1--------1  |         L  |                |  |     |  |            v          /     |  0-----|--1           axis2 y-values |     | /      | /          |     |/       |/          \     0--------1                |        |                |        |                v        v              (1, 0)   (1, 1)

np.rollaxis为您提供了一种方法。np.rollaxis(a, 0, 3)在上面的示例中，“将第0（或 最外 ）轴设为最后（或 最内
）轴。（注意：此处实际上仅存在轴0、1和2。因此说：“将第0根轴发送到第3根轴）位置”是告诉python将第0个轴放在最后一个轴之后的一种方法。您可能还想阅读一下。

>>> a = np.rollaxis(a, 0, 3)>>> aarray([[[0, 0],        [0, 1]],       [[1, 0],        [1, 1]]])

这开始看起来像您想要的，除了有一个额外的数组维。我们想要合并尺寸0和1，以获得仅一个网格点数组。但是，既然展平的数组以您期望的方式读取，您就可以安全地对其重塑形状以得到所需的结果。

>>> a = a.reshape((4, 2))>>> aarray([[0, 0],       [0, 1],       [1, 0],       [1, 1]])

3D版本执行相同的操作，不同之处在于，我无法确定其数字，因为它采用4D格式。

Groovy：从给定字符集生成随机字符串

def generator = { String alphabet,int n ->
  new Random().with {
    (1..n).collect { alphabet[ nextInt( alphabet.length() ) ] }.join()
  }
}

generator( ((''A''..''Z'')+(''0''..''9'')).join(),9 )

Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法小结

这篇文章主要介绍了Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法,结合实例形式较为详细的分析了java根据指定范围生成不重复随机数的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

一、JAVA中生成随机数的方式

1、在j2se中使用Math.random()令系统随机选取一个0~1之间的double类型小数，将其乘以一个数，比如25，就能得到一个0~25范围内的随机数，这个在j2me中没有；

int randomNumber = (int) Math.round(Math.random()*(max-min)+min);

2、在System类中有一个currentTimeMillis()方法，这个方法返回从1970年1月1号0点0分0秒到目前的一个long型的毫秒数，可作为一个随机数，还可以将其对某些数取模，就能限制随机数的范围；此方式在循环中同时产生多个随机数时，会是相同的值，有一定的局限性！

long randomNum = System.currentTimeMillis(); int randomNumber = (int) randomNum%(max-min)+min;

3、使用java.util.Random类来产生一个随机数发生器，这个也是我们在j2me的程序里经常用的一个取随机数的方法。它有两种形式的构造函数，分别是Random()和Random(long seed)。Random()使用当前时间即System.currentTimeMillis()作为发生器的种子，Random(long seed)使用指定的seed作为发生器的种子。随机数发生器(Random)对象产生以后，通过调用不同的method：nextInt()、nextLong()、nextFloat()、nextDouble()等获得不同类型随机数。 如果两个Random对象使用相同的种子（比如都是25），并且以相同的顺序调用相同的函数，那它们返回值完全相同。

Random random = new Random(); int randomNumber = random.nextInt(max)%(max-min+1) + min;

二、随机给定范围内N个不重复的数

1、方法一：最简单最易理解的两重循环去重

/** * 随机指定范围内N个不重复的数 * 最简单最基本的方法 * @param min 指定范围最小值 * @param max 指定范围最大值 * @param n 随机数个数 */ public static int[] randomCommon(int min, int max, int n){ if (n > (max - min + 1) || max

2、方法二：利用HashSet的特征，只能存放不同的值

/** * 随机指定范围内N个不重复的数 * 利用HashSet的特征，只能存放不同的值 * @param min 指定范围最小值 * @param max 指定范围最大值 * @param n 随机数个数 * @param HashSet set 随机数结果集 */ public static void randomSet(int min, int max, int n, HashSet set) { if (n > (max - min + 1) || max

3、方法三：排除已随机到的数

/** * 随机指定范围内N个不重复的数 * 在初始化的无重复待选数组中随机产生一个数放入结果中， * 将待选数组被随机到的数，用待选数组(len-1)下标对应的数替换 * 然后从len-2里随机产生下一个随机数，如此类推 * @param max 指定范围最大值 * @param min 指定范围最小值 * @param n 随机数个数 * @return int[] 随机数结果集 */ public static int[] randomArray(int min,int max,int n){ int len = max-min+1; if(max len){ return null; } //初始化给定范围的待选数组 int[] source = new int[len]; for (int i = min; i

调用实例：

public static void main(String[] args) { int[] reult1 = randomCommon(20,50,10); for (int i : reult1) { System.out.println(i); } int[] reult2 = randomArray(20,50,10); for (int i : reult2) { System.out.println(i); } HashSet set = new HashSet(); randomSet(20,50,10,set); for (int j : set) { System.out.println(j); } }

PS：这里再为大家提供两款相关在线工具供大家参考使用：

在线随机数字/字符串生成工具：

http://tools.html.cn/aideddesign/suijishu

高强度密码生成器：

http://tools.html.cn/password/CreateStrongPassword

希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。

NumPy：在两个4D矩阵中将每对3D矩阵相乘的有效方法吗？

我认为您可以将x和y的维和扩展为5，并在新维上重复可用4维的值，以便x和y具有相同的（125,14,3,4,4）形状。然后，您可以像在嵌套的for循环中一样使用逐元素乘法：

x = np.random.random((125,4)).astype(np.float32)
y = np.random.random((14,4)).astype(np.float32)
x = np.repeat(x[:,np.newaxis,:,:],axis=1)
y = np.repeat(y[np.newaxis,125,axis=0)
xy = np.multiply(x,y)

NumPy：将每对2d矩阵乘以两个3d矩阵的有效方法吗？

看看numpy broadcasting

import numpy as np

l,k,n,m = 11,13,17,19
x = np.random.random((l,m))
y = np.random.random((k,m,n))
 
# (l,n) =  (l,1,m) @ (          1,n)
z              = x[:,np.newaxis,:,:] @ y[np.newaxis,:]

关于numpy：从给定范围生成组合的有效方法和利用numpy的范围函数,创建一个二维数组的介绍现已完结，谢谢您的耐心阅读，如果想了解更多关于Groovy：从给定字符集生成随机字符串、Java编程实现从给定范围内随机N个不重复数生成随机数的方法小结、NumPy：在两个4D矩阵中将每对3D矩阵相乘的有效方法吗？、NumPy：将每对2d矩阵乘以两个3d矩阵的有效方法吗？的相关知识，请在本站寻找。