如何使用Numpy在Python中生成8×8的0和1交替矩阵

你当前使用的np.random.binomial(n=1, p=0.5, size=[64])生成的是随机分布的0和1，无法满足行列严格交替的要求。要实现你期望的矩阵，可利用Numpy的数组广播特性，通过行号与列号的奇偶性来构造：

方法1：简洁的广播实现 #

import numpy as np

# 生成行号数组（8行1列）和列号数组（1行8列）
rows = np.arange(8).reshape(8, 1)
cols = np.arange(8)
# 根据行号+列号的奇偶性赋值，0和1自动交替
matrix = (rows + cols) % 2

执行后得到的矩阵就是你期望的结果：

[[0 1 0 1 0 1 0 1]
 [1 0 1 0 1 0 1 0]
 [0 1 0 1 0 1 0 1]
 [1 0 1 0 1 0 1 0]
 [0 1 0 1 0 1 0 1]
 [1 0 1 0 1 0 1 0]
 [0 1 0 1 0 1 0 1]
 [1 0 1 0 1 0 1 0]]

方法2：循环赋值（更直观） #

如果需要更直观的逻辑，也可以用双层循环逐个赋值：

import numpy as np

matrix = np.zeros((8, 8), dtype=int)
for i in range(8):
    for j in range(8):
        # 行号i与列号j之和为偶数则赋值0，奇数则赋值1
        matrix[i][j] = (i + j) % 2

调整起始值 #

如果想要第一行从1开始交替，只需修改赋值逻辑为：

matrix = 1 - (rows + cols) % 2

为什么原方法不行 #

np.random.binomial是基于概率生成随机数，每个位置的0和1是随机的，无法保证行列间的严格交替规律，因此只能生成类似你给出的“不想要”的随机矩阵。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Javier Hernando