Numpy：改變所有矩陣元素的 10% 的最快方法

Question

我有一個大小為mxn的矩陣M 。 目前，如果我想更改流程中所有矩陣元素的 10%，我會執行以下操作：

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，這種方法在多次迭代和大型矩陣時真的很慢，並且當我真的只需要0.1*m*n時需要m*n隨機數。

如何更快地執行上述操作？

Answer 1

如果您的用例可以容忍大約 10% 的值，您可以使用隨機索引更改這些值：

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.]])

如您所見，您將更改大約 10 個值。

Answer 2

我給了這個破解，並想出了一種在我的筆記本電腦上執行速度更快的方法。 不過我沒有去 1B 迭代！

最佳表演者：

%timeit advancedSlice()
9.56 s ± 12.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

def advancedSlice():
    M = np.arange(12000000.0).reshape(1200,10000)
    rows = M.shape[0]
    cols = M.shape[1]
    sampleSize = M.size//10
    for _ in range(100):
        M[np.random.randint(rows, size=sampleSize), np.random.randint(cols, size=sampleSize),] += np.random.random(sampleSize)
    return M

最佳表演者第二名：使用邁克爾的方法

%timeit advancedSlice2()
22.8 s ± 11.1 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

def advancedSlice2():
    M = np.arange(12000000.0).reshape(1200,10000)

    for _ in range(100):
        randIndecies =np.random.rand(*M.shape)>=0.9
        M[randIndecies] += np.random.random(randIndecies[randIndecies==True].size)
    return M

原始代碼：

%timeit randMask()
33.2 s ± 211 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

def randMask():
    M = np.arange(12000000.0).reshape(1200,10000)
    for _ in range(100):
        M = M + (np.random.random(M.shape)  < 0.1) * np.random.random(M.shape)
    return M