如何在Python中生成0-1矩阵的所有可能组合？

概述如何生成大小为K的0-1矩阵的所有可能组合？ 例如,如果我取K = 2且N = 2,我得到以下组合. combination 1[0, 0; 0, 0]; combination 2[1, 0; 0, 0]; combination 3[0, 1; 0, 0]; combination 4[0, 0; 1, 0]; combination 5[0, 0; 0, 1]; 如何生成大小为K的0-1矩阵的所有可能组合？

例如,如果我取K = 2且N = 2,我得到以下组合.

combination 1[0,0; 0,0]; combination 2[1,0]; combination 3[0,1; 0,0]; combination 4[0,0; 1,0]; combination 5[0,1]; combination 6[1,0]; combination 7[1,0]; combination 8[1,1]; combination 9[0,1; 1,0]; combination 10[0,1]; combination 11[0,1]; combination 12[1,0]; combination 13[0,1]; combination 14[1,1]; combination 15[1,1]; combination 16[1,1];

解决方法 带有numpy和itertools的单线程解决方案：

[np.reshape(np.array(i),(K,N)) for i in itertools.product([0,1],repeat = K*N)]

说明：product函数返回其输入的笛卡尔积.例如,product([0,[0,1])返回一个迭代器,它包含[0,1]和[0,1]的所有可能的排列.换句话说,从产品迭代器中绘制：

for i,j in product([0,1]):

实际上相当于运行两个嵌套的for循环：

for i in [0,1]:    for j in [0,1]:

上面的for循环已经解决了K,N =(1,0)的特定情况下的问题.继续上述思路,为了生成向量i的所有可能的零/一状态,我们需要从迭代器中提取样本,该迭代器等效于深度为l的嵌套for循环,其中l = len(i).幸运的是,itertools提供了使用repeat关键字参数实现的框架.在OP问题的情况下,这个置换深度应该是K * N,因此在列表理解的每个步骤期间它可以被重新整形为适当大小的numpy数组.

总结

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