我有一个尺寸为[batch_size, input_dim]的数组，只需要用0或1填充即可。我需要每列中的元素都与其余各列不同。我采用了如下方法：
train_data = np.zeros(shape=[batch, input_dim])
num_of_ones = random.sample(range(input_dim + 1), batch)
for k in range(batch):
num_of_one = num_of_ones[k]
for _ in range(num_of_one):
train_data[k][np.random.randint(0, input_dim)] = 1
尽管这保证了不会重复任何元素（由于每个列具有不同数量的1的事实），但是仍然有许多组合被遗漏了。例如，当num_of_one = 1时，存在input_dim个可能性，依此类推。我认为的方法的另一个缺点是batch_size和input_dim必须相同（否则random.sample会引发错误）。我不想列出所有可能性，因为这将永远需要完成。
有没有简单的方法可以解决上述问题？
参考方案
观察从0到7的数字的二进制表示形式：
000
001
010
011
100
101
110
111
每行都不一样！因此，我们要做的就是将每一行都转换为列。例如
arr = [
[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
]
另外，请注意，我们已经使用了所有独特的可能性。现在，对于3行，我们无法添加2**3 + 1列。
通常，如果cols > 2**rows，则我们找不到唯一的表示形式。
您可以执行以下操作：
rows = 3
cols = 8
if 2**rows < cols:
print('Not possible')
arr = [[None] * cols for _ in range(rows)]
for col_idx in range(cols):
binary = bin(col_idx)[2:]
binary = binary.zfill(rows)
for row_idx in range(rows):
arr[row_idx][col_idx] = int(binary[row_idx])
for row in arr:
print(row)
时间复杂度：O(rows * cols)
空间复杂度：O(rows * cols)
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