给我一段生成8*100的矩阵，其中每行10个0,其他元素全为1的python代码，要求0的位置随机分布

要生成一个8*100的矩阵，其中每行有10个0，其余元素全为1，并且0的位置随机分布，可以使用Python的NumPy库来实现。下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 定义矩阵的行数和列数
rows, cols = 8, 100
# 计算每行中0的数量
zeros_per_row = 10
# 创建一个全为1的矩阵
matrix = np.ones((rows, cols), dtype=int)

# 遍历每一行，随机选择10个位置填充0
for row in range(rows):
    # 随机生成10个不重复的索引，范围在0到cols之间
    cols_to_zero = np.random.choice(range(cols), zeros_per_row, replace=False)
    # 将选中的位置填充为0
    matrix[row, cols_to_zero] = 0

# 输出生成的矩阵
print(matrix)

在这段代码中，首先创建了一个8行100列的全1矩阵。然后，对每一行进行遍历，使用`np.random.choice`函数随机选择不重复的10个列索引，并将这些位置的值设置为0。最后打印出生成的矩阵。

相关问题

python 100*100的矩阵 每一行元素最大的前25个数保留在原位置 其余的值全部变为0

可以按照以下步骤操作：

1. 遍历矩阵的每一行，使用Python的内置函数sorted()对每一行进行排序，获取前25个最大值的下标。

2. 遍历每一行的元素，如果其下标不在前25个最大值的下标列表中，则将其赋值为0。

以下是具体实现代码：

import numpy as np

matrix = np.random.randint(0, 100, size=(100, 100))  # 生成一个100*100的随机矩阵

for i in range(100):  # 遍历每一行
    max_index = sorted(range(len(matrix[i])), key=lambda k: matrix[i][k], reverse=True)[:25]  # 获取前25个最大值的下标
    for j in range(100):  # 遍历每一个元素
        if j not in max_index:  # 如果不在前25个最大值的下标列表中，则将其赋值为0
            matrix[i][j] = 0
            
print(matrix)

运行以上代码，即可得到每一行元素最大的前25个数保留在原位置，其余的值全部变为0的矩阵。

请给我一段获得只含0，1的矩阵获得1元素的python代码，要求使用np的isnan函数

你可以使用NumPy库的`isnat`函数结合布尔索引来获取一个只包含0和1的矩阵，并提取出所有1的元素。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np

def get_ones(matrix):
    # 判断矩阵中的每个元素是否为NaN（在NumPy中nan被视为缺失值）
    is_one = ~np.isnan(matrix)  # 使用位操作符~转换全0数组为全1数组，非nan变为True
    # 索引得到只包含1的位置
    ones_positions = np.argwhere(is_one)
    # 返回这些位置对应的1元素
    return matrix[ones_positions]

# 示例
matrix_example = np.array([[1, 0, np.nan], [np.nan, 1, 1]])
result = get_ones(matrix_example)
print("原矩阵：", matrix_example)
print("只含1的元素：", result)