一种使生成不包含仅为0的行的随机二进制矩阵的过程更有效的方法是使用np.random.choice函数从矩阵的每行随机选择非零项并将其值设置为1。这避免了使用while循环和重复检查仅为0的行的需要，对于大型矩阵，这可能会导致计算开销很大。
下面是一个示例，说明如何使用np.random.choice函数生成一个随机二进制矩阵，其中没有只包含0的行：

W = np.random.binomial(1, p, (n,n))
for row in W:
    nonzero_indices = np.where(row != 0)[0]
    if nonzero_indices.size == 0:
        random_index = np.random.randint(0, n)
        row[random_index] = 1
    else:
        random_index = np.random.choice(nonzero_indices)
        row[random_index] = 1

当矩阵很大时，仅因为少数数据列全是零，就重新产生整个矩阵的效率并不高。只重新产生目的数据列，在统计上应该是安全的。范例如下：

def random_matrix(p,n):
    W = np.random.binomial(1, p, (n,n))

    while True:
        null_rows = np.where(W.sum(axis=1) == 0)[0]
        # If there is no null row, then m>0 so we stop the replacement
        if null_rows.size == 0:
            break
        # Replace only the null rows
        W[null_rows] = np.random.binomial(1, p, (null_rows.shape[0],n))

    return W

更快的解决方案

当p接近0时，有一种更有效的方法（当p接近1时，则上述函数已经是快的）。实际上，具有0-1个值的二项式随机变量是伯努利随机变量。具有概率p的伯努利随机值重复多次的和是二项式随机值！因此，您可以使用S = np.random.binomial(n, p, (n,n))生成所有行的总和，然后应用上述方法来去除空值，然后通过为第i行生成x1M3 N1 x1值并使用x1M4 N1 x50来随机化每行中0-1值的顺序来构建最终矩阵。这种方法解决冲突的效率比其他所有方法都要高得多。实际上，它不需要生成整行来检查它是否充满零。解决冲突的速度快了n倍！
如果这还不够，可以使用uint8数据类型来生成W。实际上，内存很慢，所以生成较小的矩阵通常更快，更不用说它占用的RAM更少。
如果这还不够，你可以使用Numba JIT编译器和一个基本循环为每个项目生成S个项目。这应该会更快，因为除了最后一个，没有临时数组要创建。对于大型矩阵，这个算法甚至可以并行化（每行都可以独立生成）。最后一个解决方案应该接近最优。