Matrix mit Zufallszahlen unter Nebenbedingung

[EyDu]

So?

Ja, die Formel ist korrekt. Allerdings solltest du das k bereits in Zeile zwei runden, das kann in Zeile 3 sonst dazu führen, dass du nicht N^2 Element hast.

Wenn man die Formel schon in Code-Tags setzt, kann man sie auch ”richtig” setzen.

Guter Hinweis, gleich viel leserlicher

[MagBen]

Fülle Deine Matrix mit Float-Zufallszahlen von 0 bis 1. Mache eine Kopie der Matrix. An der Kopie machst Du einen reshape, sodass die Matrix zu einem 1D-Array wird. Sortiere das 1D-Array nach Größe. Iteriere durch das 1D-Array aufsteigend und zähle die Elemente bis Du die Anzahl Deiner -1 Spins hast. Merke Dir den Wert im 1D-Array, bei dem Du das Iterieren abbrichst. In der Original-Matrix kriegen alle Werte <= dem Abbruchwert den Spin -1 und alle anderen +1.

[Sirius3]

@MagBen: das Problem ist bereits mit einer geschlossenen Formel gelöst worden. Ich verstehe auch nicht, welches Problem Dein Algorithmus lösen soll. Wenn Du schon weißt, wieviele -1 Du willst, brauchst Du sie doch nicht erst umständlich zählen. Zum Mischen gibt es shuffle.

das ganze, ohne erst Pythonlisten erzeugen zu müssen:

Code: Alles auswählen

import numpy as np
spins = np.ones((N,N))
k = round((spins.size * (1-m)) / 2)
spins.flat[:k] = -1
np.random.shuffle(spins.flat)

[EyDu]

@Sirius3: Schöne Lösung, das flat-Attribut muss ich mir merken. Das macht die ganze Sache hier natürlich wesentlich eleganter.