如何创建具有k% True值的布尔值的NumPy数组?

Question

我知道我们可以用下面的代码行创建一个布尔值的NumPy数组:

np.random.choice(a=[False, True], size=(N,))

但是如果我想指定这个随机数组有大约60%(或者更一般的k%)True价值观?

Answer 1

使用np.choice的概率数组参数

import numpy as np
N = 100
res = np.random.choice(a=[False, True], size=(N,), p=[0.4, 0.6])
print(np.count_nonzero(res))

(指单次运行)

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Answer 2

对于大型数组，使用np.random.choice可能会非常慢。我建议使用

import numpy as np
N = 100_000
booleans = np.random.rand(N) < 0.6

np.random.rand将在0.0和1.0之间产生均匀的随机数，并且比较将将0.6下的所有数字设置为True，从而为您提供一个包含大约60%True值的数组。

如果你需要确切的比例，你可以这样做

k = 60  # 60%
booleans = np.zeros(shape=(N,), dtype=bool) # Array with N False
booleans[:int(k / 100 * N)] = True  # Set the first k% of the elements to True
np.random.shuffle(booleans)  # Shuffle the array
np.count_nonzero(booleans)  # Exactly 60 000 True elements