Создайте матрицу со всеми возможными столбцами

Question

Как создать матрицу n на 2^n из 0 и 1 значений, где все столбцы различны? Например, если n = 2, то будет

0011 
0101 . 

И я могу использовать itertools для создания всех возможных кортежей.

list(itertools.product([0,1],repeat = 2)) 

Но как я могу сделать эти столбцы моей матрицы?

Answer 1

Просто нанесите np.matrix на ваш результат:

>>> np.matrix(list(itertools.product([0,1],repeat = 2))) 
matrix([[0, 0], 
     [0, 1], 
     [1, 0], 
     [1, 1]]) 

Answer 2

X = numpy.array(map(lambda x: list(x), itertools.product([0,1],repeat = 2))) 

Получает ваш результат itertools и превращает каждый элемент в список, а затем превращает его в массив numpy. Если это не то направление, которое вы хотите, вы можете использовать.

X = X.transpose() 

Answer 3

Просто используйте список понимание:

Демо:

>>> n = 2 
>>> a = list(itertools.product([0,1],repeat = n)) 
>>> M = [[p[i] for p in a] for i in xrange(0,n)] 
>>> M 
[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]] 
>>> n = 4 
>>> a = list(itertools.product([0,1],repeat = 4)) 
>>> M = [[p[i] for p in a] for i in xrange(0,4)] 
>>> M 
[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], 
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]] 

Answer 4

Ради развлечений, в, вот это чистый способ:

>>> n = 2 
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1 
array([[0, 0, 1, 1], 
     [0, 1, 0, 1]]) 
>>> n = 4 
>>> (np.arange(2**n) // ((1 << np.arange(n)[::-1,None]))) & 1 
array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], 
     [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], 
     [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1], 
     [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]]) 

---

Некоторые пояснения (обратите внимание, что это очень маловероятно, что я никогда ничего подобного выше в производстве код записи):

Сначала мы получаем число, которые нам нужны биты:

>>> np.arange(2**n) 
array([0, 1, 2, 3]) 

Тогда показатели степеней 2, мы заботимся о:

>>> np.arange(n) 
array([0, 1]) 

Bitshift 1 этих, чтобы получить полномочия двух:

>>> 1 << np.arange(n) 
array([1, 2]) 

переставляет заказ для эстетических целей:

>>> (1 << np.arange(n))[::-1] 
array([2, 1]) 

Используйте None ввести дополнительную ось, так что мы можем вещать:

>>> (1 << np.arange(n))[::-1, None] 
array([[2], 
     [1]]) 

Divide:

>>> np.arange(2**n) // (1 << np.arange(n))[::-1, None] 
array([[0, 0, 1, 1], 
     [0, 1, 2, 3]]) 

Возьмите только первый бит:

>>> (np.arange(2**n) // (1 << np.arange(n))[::-1, None]) & 1 
array([[0, 0, 1, 1], 
     [0, 1, 0, 1]])