Итерация над матрицами в numpy

Question

Как вы можете перебирать все двоичные n^n (n^2) двоичные n на n матриц (или 2d массивов) в numpy? Я бы что-то вроде:

for M in ....: 

Вы должны использовать itertools.product([0,1], repeat = n**2), а затем преобразовать в 2d Numpy массива?

Этот код даст мне случайную двоичную матрицу 2d, но это не то, что мне нужно.

np.random.randint(2, size=(n,n)) 

Answer 1

Обратите внимание, что 2**(n**2) является большим количеством для даже относительно небольшого п, так что ваш цикл может работать indefinetely долго.

Бытие говорит, что один из возможных способов итерации матриц, нужно, например,

nxn = np.arange(n**2).reshape(n, -1) 
for i in xrange(0, 2**(n**2)): 
    arr = (i >> nxn) % 2 
    # do smthng with arr 

Answer 2

np.array(list(itertools.product([0,1], repeat = n**2))).reshape(-1,n,n) 

производит (2^(n^2),n,n) массива.

Может быть какая-то функция «сетки», которая делает то же самое, но мое воспоминание из других обсуждений заключается в том, что itertools.product довольно быстро.

g=(np.array(x).reshape(n,n) for x in itertools.product([0,1], repeat = n**2)) 

является генератор, который производит NxN массивов один момент времени:

g.next() 
# array([[0, 0],[0, 0]]) 

Или производить тот же 3d массив:

np.array(list(g))