如何生成位置随机、数量相等的0和1填充NumPy数组

需求为生成长度为20、恰好包含10个0和10个1、元素位置完全随机的numpy数组。

原有实现逐元素独立调用np.random.choice([0,1])做有放回抽样，最终数组内0和1的数量服从二项分布，会随机波动，无法保证恰好各10个。

推荐实现 #

核心逻辑非常直接：先凑齐固定数量的0和1，再全局随机打乱元素位置，就能同时满足数量固定、位置随机两个要求，numpy原生实现无需写循环，运行效率很高。

import numpy as np

# 构造包含10个0、10个1的基础数组
K = np.concatenate([np.zeros(10, dtype=int), np.ones(10, dtype=int)])
# 原地打乱数组元素顺序
np.random.shuffle(K)

print(K)

运行输出示例（每次运行结果随机）：

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

输出数组内0和1的数量永远恰好各10个，且所有元素位置完全随机。

等效替代写法 #

如果不想使用原地打乱的shuffle接口，也可以选择其他等效实现：

• 用np.random.permutation直接返回打乱后的新数组：

import numpy as np
K = np.random.permutation([0]*10 + [1]*10)

• 用无放回抽样模式调用np.random.choice，本质和全量打乱逻辑一致：

import numpy as np
K = np.random.choice([0]*10 + [1]*10, size=20, replace=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lost