python - Numpy:更改所有矩阵元素 10% 的最快方法

Question

我有一个大小为 m x n 的矩阵 M。目前，如果我想更改流程中所有矩阵元素的 10%，我会执行以下操作:

M = np.ones((m, n))
for _ in range(999999999):
    M = M + (np.random.random(M.shape) < 0.1) * np.random.random(M.shape)
    # do stuff with M

然而，对于大型矩阵来说，这种方法的多次迭代速度确实很慢，并且需要 m*n 个随机数，而我实际上只需要 0.1*m*n。

如何更快地执行上述操作？

Answer 1

如果您的用例可以容忍大约 10% 的值，则可以使用随机索引更改值:

import numpy as np
a = np.ones((10,10))
a[np.random.rand(*a.shape)>=0.9] = 0.
a
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 0., 1., 1., 0., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 1.]])

如您所见，您将获得大约 10 个值的更改。