eine Zufallszahl aus der Serie von Zahlen Zeichnung diejenigen, die in bestimmten Mengen

Question

glaube, ich habe einen zwei Arrays mit Ausnahme:

import numpy as np 
a = np.random.randint(0,10,10) 
b = np.random.randint(0,10,10) 

I zu erzeugen, will eine andere Länge-10-Array, deren i-te Eintrag eine zufällige ganze Zahl gezeichnet aus dem Satz ({0...9}minus die Elemente a[i] und b[i]).

ein relativer Neuling, wenn es um NumPy kommt, dachte ich, der einfachste Weg, dies zu tun sein könnte:

1. die eingestellte Differenz x = {0...9} - (a[i] union b[i]) für jeden i
2. np.random.choice(x[i], 1)

für jede i tun bekommen

Aber ich finde das ein wenig schwierig, weil ich nicht herausfinden kann, wie man setdiff1d elementweise über 2 Arrays abbildet. Gibt es einen offensichtlichen Weg, dies in NumPy zu tun (d. H. Idealerweise ohne auf Python-Sets usw. zurückgreifen zu müssen)?

Answer 1

Hier ist eine Möglichkeit:

In [87]: col = np.array((a, b)).T # Or as a better way np.column_stack((a,b)); suggested by @Divakar 

In [88]: r = np.arange(10) 

In [89]: np.ravel([np.random.choice(np.setdiff1d(r, i), 1) for i in col]) 
Out[89]: array([7, 8, 8, 6, 6, 8, 6, 5, 5, 6]) 

Oder als numpytonic Ansatz:

In [101]: def func(x):       
      return np.random.choice(np.setdiff1d(r, x), 1) 
    .....: 

In [102]: np.apply_along_axis(func, 1, col).ravel() 
Out[102]: array([6, 7, 9, 6, 4, 6, 7, 4, 0, 7]) 

Answer 2

Die np.random.choice Funktion scheint nicht sofort auf mehreren Sätzen arbeiten zu ermöglichen. Daher benötigen Sie eine Art von Schleife, um die separaten Aufrufe an np.random.choice für jedes Element der Ausgabe zu machen. Angesichts der Tatsache, dass eine Schleife benötigt wird, glaube ich nicht, dass man viel besser als Ihr Vorschlag in der Frage tun kann. Der folgende Code implementiert Ihre Idee und versteckt die erforderliche Schleife ein wenig durch eine Liste Verständnis mit.

import numpy as np 
a = np.random.randint(0,10,10) 
b = np.random.randint(0,10,10) 
domain = set(range(10)) 
res = [ np.random.choice(list(domain - set(avoid))) for avoid in zip(a, b) ] 
res = np.array(res)