Generate Random Binary Matrix

Question

Ich möchte 10.000 zufällige Binärmatrizen generieren, die die gleiche Anzahl von 1s pro Zeile und pro Spalte als eine gegebene binäre Matrix haben.

Die Matrix ist ~ 500 x ~ 10.000. Es gibt ungefähr 2.000.000 1s. Es gibt keine null Zeilen oder Spalten.

Meine aktuelle Methode konvertiert die binäre Matrix in eine zweigeteilte Adjazenzmatrix und führt 1.000.000 Random-Rand-Schalter aus, um die Zufälligkeit zu gewährleisten. Dies dauert 13.000 Sekunden für 1 Matrix. Ich kodiere in Python, benutze eine modifizierte Version der Funktion double_edge_swap von NetworkX.

Gibt es eine effizientere Möglichkeit, solche Matrizen zu generieren?

Answer 1

Ich glaube, Sie können zunächst einen Sonderfall einer solchen Matrix aufzubauen, und dann numpy.shuffle verwenden, um mische es:

row_sum = 2 
col_sum = 1 
arr  = np.zeros((5, 10)) 
#generate a special case, with given row_sum and col_sum 
for i in range(row_sum): 
    arr.ravel()[i::arr.shape[1]+row_sum] = 1 
arr 

Out[84]: 
array([[ 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.]]) 

np.random.shuffle(arr) 
#np.random.shuffle(arr.T) to shuffle the columns 
arr 
Out[89]: 
array([[ 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1.], 
     [ 0., 0., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 0.], 
     [ 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]]) 

arr.sum(1) #row sums 
Out[90]: array([ 2., 2., 2., 2., 2.]) 

arr.sum(0) #col sums 
Out[91]: array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.])