我想这就是你要找的：

import numpy as np

u = np.array([[1, 0, 0, 1, 0, 0],
              [0, 0, 1, 0, 1, 0],
              [0, 0, 1, 1, 0, 0],
              [0, 0, 0, 1, 0, 0]])

# Iterate through the columns
for i in range(u.shape[1]):
    #find 1s
    valid_indices = np.where(u[:, i] == 1)[0]
    if len(valid_indices) > 0:
        # Generate random index
        one_index = np.random.choice(valid_indices)
        # Put a 0 in all 1s
        u[u[:, i] == 1, i] = 0
        # Put the 1
        u[one_index, i] = 1

print(u)

字符串

可以使用cumsum来屏蔽每列中第一次出现的1。如果你想保留最后一个，你可以使用负步骤索引：

u=np.array([[1, 0, 0, 1, 0, 0],
            [0, 0, 1, 0, 1, 0],
            [0, 0, 1, 1, 0, 0],
            [0, 0, 0, 1, 0, 0]])

u[::-1,:] *= np.cumsum(u[::-1,:],axis=0) == 1

print(u)

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

字符串
要只保留第一个，直接使用矩阵（不使用负步进）：

u *= np.cumsum(u,axis=0) == 1

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

型