python如何產(chǎn)生隨機(jī)矩陣？

numpy.random包可以實(shí)現(xiàn)這一功能。numpy包是python的一種開(kāi)源的數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。這種工具可用來(lái)存儲(chǔ)和處理大型矩陣，比python自身的嵌套列表結(jié)構(gòu)要高效的多，同時(shí)該結(jié)構(gòu)也可以用來(lái)表示矩陣。

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from

numpy

import

random

randarray

=

random.random(size=(2,4))

random函數(shù)接收需要生成隨機(jī)矩陣的形狀的元組作為唯一參數(shù)。上面的代碼將會(huì)返回一個(gè)兩行四列的隨機(jī)矩陣，隨機(jī)數(shù)的值位于0到1之間，矩陣是numpy.array類(lèi)型。除了random函數(shù)外，還有生成整數(shù)隨機(jī)矩陣的函數(shù)randint等等。

python怎樣生成一個(gè)隨機(jī)矩陣

import?random?#導(dǎo)入隨機(jī)數(shù)模塊

m=10

n=10

matrix?=?[[0?for?i?in?range(m)]?for?i?in?range(n)]?#定義數(shù)組

for?row?in?range(0,m):

for?col?in?range(0,n):

matrix[row].append(random.randint(0,101))?#賦值

for?row?in?range(0,m):

print??matrix[row]#打印

結(jié)果

用python的numpy創(chuàng)建一個(gè)矩陣

使用numpy創(chuàng)建矩陣有2種方法，一種是使用numpy庫(kù)的matrix直接創(chuàng)建，另一種則是使用array來(lái)創(chuàng)建。首先加載numpy庫(kù)，然后分別用上面說(shuō)的2種方法來(lái)分別構(gòu)建一個(gè)4×3的矩陣，如圖

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2

矩陣創(chuàng)建好了，大家看到了2個(gè)矩陣長(zhǎng)得差不多，是否相等呢？我們用==（python中用==表示等于）來(lái)試試看看，如下圖

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3

我們下面看看2個(gè)矩陣相乘的結(jié)果，可以看到使用matrix創(chuàng)建的矩陣m1乘以自身，結(jié)果報(bào)錯(cuò)了：因?yàn)榫仃囅喑诵枰獫M(mǎn)足一定的條件[1]；而使用array創(chuàng)建的矩陣m2乘以自身，結(jié)果并沒(méi)有報(bào)錯(cuò)，因?yàn)檫@里用的是Hadamard乘法[2];而m1×m2也報(bào)錯(cuò)了，說(shuō)明只要有一個(gè)是matrix，就不能用Hadamard乘法，如圖所示

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4

下面看幾個(gè)特殊矩陣[3]：使用np.zeros可以生成零矩陣，使用np.ones可以生成1矩陣，使用np.identity可以生成單位矩陣，使用np.diag可以生成對(duì)角矩陣，如圖所示

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5

最后看看矩陣的行向量和列向量提取方法。例如m1[[0,3]]表示提取矩陣m1的第0行和第3行[4]，當(dāng)然也可以用m1[[True,False,False,True]]來(lái)達(dá)到同樣的效果，True就是表示對(duì)應(yīng)的行要提??；而m1[:,[-2,-1]]則是提取矩陣的最后2列的列向量，m1[:,[False,True,True]]的一樣可以提取最后2列的列向量，如圖所示

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END

注意事項(xiàng)

[1]在高等數(shù)學(xué)或者線(xiàn)性代數(shù)等已經(jīng)學(xué)過(guò)了當(dāng)后面的矩陣的行數(shù)等于前面矩陣的列數(shù)時(shí)，2個(gè)矩陣才可以相乘

[2]Hadamard指的是2個(gè)m×n的矩陣相乘，結(jié)果仍然是m×n的矩陣，結(jié)果為對(duì)應(yīng)元素的乘積

[3]單位矩陣是特殊的對(duì)角矩陣，零（1）矩陣是指元素全部是0（1）的矩陣

[4]矩陣的第一行是從0開(kāi)始編號(hào)的，python中的各種編號(hào)基本上都是從0開(kāi)始的

文章題目：python創(chuàng)建矩陣函數(shù),python怎么構(gòu)建矩陣
新聞來(lái)源：http://chinadenli.net/article10/hohsgo.html

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