随机重新分配1到0以达到指定的比率

Question

我有一个数组

my_array = np.array([1,0,1,0,0,1,1,0,1,0])

在这个数组中，50%的项目是1。我想有效地随机地将一些1切换到0，这样比例就达到20%。你知道吗

new_array = switch_function(my_array)
print new_array 

array([0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]) #random switching retaining order

这看起来应该很简单，我所想的一切似乎都设计过度了。谢谢你的帮助！你知道吗

Answer 1

IIUC，这样应该行得通：

>>> arr = np.array([0,0,0,0,0,1,1,1,1,1])
>>> want_frac = 0.2
>>> n = int(round(arr.sum() - want_frac * len(arr)))
>>> indices_to_flip = np.random.choice(arr.nonzero()[0], n, replace=False)
>>> arr[indices_to_flip] = 0
>>> arr
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0])
>>> arr.mean()
0.20000000000000001

首先我们计算出需要翻转多少个数字（尽量接近正确的值），然后随机选择n个非零索引，最后将它们设置为零。你知道吗

注意，正如JFS在注释中所指出的，您应该验证n > 0，以确保您不会意外地做出您不想做的更改。你知道吗

Answer 2

完成这类任务有很多方法。这里有一个简单的方法。你知道吗

# Get the array length
N = len(my_array)

# Proportion of 1's
p = np.sum(my_array) / float(N)

# Locations of 1's
idx = np.arange(0, N)[my_array == 1]

# Calculate how many idx to change
k = (p*N) - (0.2 * N)

# Sample the idx and change values to 0
my_array[np.random.choice(idx, int(k), False)] = 0

Answer 3

如果您不需要将现有的零保持为零，并且只希望整个数组的平均值为20%1，那么您是否可以使用“for”循环遍历数组，并为每个元素调用randint（1,5）。如果randint返回1，则将数组项设置为1，否则将其设置为0。你知道吗

但是，如果您希望保留所有原始的零，这意味着您希望将1的数量减少到现在数字的40%，因此遍历数组，如果数字是1，则调用randint（1,5），如果它返回1或2，则保留原始的1，否则将其更改为零。你知道吗