Pythonベース——配列組合せの実現

このような問題を考慮して、1つのマトリクス(多次元配列、numpy.ndarray())、どのようにshuffleというマトリクス(すなわち、その行を全配列する)、どのようにランダムにその中のk行を選択するか、これを組み合わせと呼び、ある次元空間のスライスを実現する.例えば、5列の中から3列(すべての3列の配列数)を選ぶと、元の5次元空間から3次元空間に次元が下がり、すべての配列数なので、いずれの可能性も漏れません.
主な関数は次のとおりです.

np.random.permutation()

itertools.combinations()

itertools.permutations()

# 1.  0-5           
>>>np.random.permutation(6)
array([3, 1, 5, 4, 0, 2])

# 2.       
>>>A = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

# 3. shuffle  A
>>>p = np.random.permutation(A.shape[0])
>>>p
array([1, 2, 0])
>>>A[p, :]                    
array([[ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12], [ 1, 2, 3, 4]])

C 25の実現

>>>from itertools import combinations
>>>combins = [c for c in  combinations(range(5), 2)]
>>>len(combins)
10
>>>combins               #        
[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]

A 25の実現

>>>from itertools import permutations
>>>pertumations(range(5), 2)
<itertools.permutations object at 0x0233E360>

>>>perms = permutations(range(5), 2)
>>>perms
[(0, 1), (0, 2), (0, 3), (0, 4), (1, 0), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 0), (2, 1),
 (2, 3), (2, 4), (3, 0), (3, 1), (3, 2), (3, 4), (4, 0), (4, 1), (4, 2), (4, 3)]
>>>len(perms) 20

# 5.      k（k=2） 
>>>c = [c for c in combinations(range(A.shape[0]), 2)]
>>>A[c[0], :]           #     
array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])