生成与筛选具有特定结构和关联性质的3x3矩阵教程

from itertools import product
import numpy as np

m = 3 # 矩阵的行数
n = 3 # 矩阵的列数

# 使用 itertools.product 生成所有可能的元素组合
# repeat=m*n 表示生成长度为 m*n (即 9) 的序列
# 例如，"000000000", "000000001", ..., "222222222"
all_combinations_flat = product("012", repeat=m*n)

# 将扁平的字符组合转换为3x3的NumPy数组
all_matrices = []
for combo_str in all_combinations_flat:
    # 将字符序列转换为整数列表
    flat_list = [int(char) for char in combo_str]
    # 使用NumPy的reshape方法将其重塑为 m x n 矩阵
    matrix = np.array(flat_list).reshape((m, n))
    all_matrices.append(matrix)

print(f"共生成 {len(all_matrices)} 个原始矩阵。")
# print(all_matrices[0]) # 示例：打印第一个生成的矩阵

from itertools import product
import numpy as np

m = 3
n = 3

# 重新生成所有可能的矩阵，确保数据完整性
all_matrices = []
for combo_str in product("012", repeat=m*n):
    flat_list = [int(char) for char in combo_str]
    matrix = np.array(flat_list).reshape((m, n))
    all_matrices.append(matrix)

# 用于存储所有满足条件的矩阵
filtered_matrices = []

# 遍历所有生成的矩阵，逐一检查条件
for j in all_matrices:
    # 条件1: 检查矩阵的第一行是否为 [0, 1, 2]
    # np.arange(m) 生成 [0, 1,