在python中創建大矩陣的隨機子矩陣

Question

我有以下代碼來創建一個大集合的隨機子集（大小示例）：

def sampling(input_set):
        tmp = random.sample(input_set, examples)
        return tmp

問題是我的輸入是一個大矩陣，所以 input_set.shape = (n,m)。 但是，sampling(input_set) 是一個列表，而我希望它是 size = (examples, m) 的子矩陣，而不是大小為 m 的向量的長度examples列表。

我修改了我的代碼來做到這一點：

def sampling(input_set):

    tmp = random.sample(input_set, examples)
    sample = input_set[0:examples]

    for i in range(examples):
        sample[i] = tmp[i]

    return sample

這有效，但是有沒有更優雅/更好的方法來完成我想要做的事情？

Answer 1

使用 numpy 如下創建 anxm 矩陣（假設 input_set 是一個列表）

import numpy as np

input_matrix = np.array(input_set).reshape(n,m)

Answer 2

好的，如果我正確理解您只想放棄最后幾卷（n - k）的問題，那么：

樣本 = input_matrix[:k - n]

必須為你做這項工作。

Answer 3

不知道是否仍然感興趣，但也許你會做這樣的事情：

#select a random 6x6 matrix with items -10 / 10
import numpy as np
mat = np.random.randint(-10,10,(6,6))
print (mat)
#select a random int between 0 and 5
startIdx = np.random.randint(0,5)
print(startIdx)
#extracy submatrix (will be less than 3x3 id the index is out of bounds)
print(mat[startIdx:startIdx+3,startIdx:startIdx+3])