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  • python 生成随机矩阵和随机数

    万次阅读 2019-02-19 11:18:57
    生成随机矩阵 用numpy包实现 生成随机整数矩阵 numpy.random.randint(low[,high,size]) 值范围位于半区间[low,high)中 其他函数 np.random.rand(size) 返回[0, 1)之间的随机浮点数矩阵。size为int型。 np.random....

    【注】:洗牌等知识点未发表,可查看文末相关链接。

    生成随机矩阵

    用numpy包实现

    生成随机整数矩阵

    numpy.random.randint(low[,high,size]) 值范围位于半区间[low,high)中

    代码实现图

    其他函数

    • np.random.rand(size) 返回[0, 1)之间的随机浮点数矩阵。size为int型。
    • np.random.randn(size)返回符合正态分布的矩阵。size为int型。

    生成随机数

    用random包

    • 生成随机整数 random.randint[low,high]
    • 选取0到100间的偶数 random.randrange(0, 101, 2)
    • 随机浮点数
      • random.random() 生成(0,1)之间的浮点数
      • random.uniform(low,high)
    • 随机字符 random.choice(‘abcdefg&#%^*f’)
    • 多个字符中选取特定数量的字符 random.sample(‘abcdefghij’,3) 。随机提取三个字符。
    • 随机提取字符串 random.choice ( [‘apple’, ‘pear’, ‘peach’, ‘orange’, ‘lemon’] )

    参考:
    随机矩阵
    随机数

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  • Is there a method that I can call to create a random orthonormal matrix in python? Possibly using numpy? Or is there a way to create a orthonormal matrix using multiple numpy methods? Thanks.解决方案...

    Is there a method that I can call to create a random orthonormal matrix in python? Possibly using numpy? Or is there a way to create a orthonormal matrix using multiple numpy methods? Thanks.

    解决方案

    This is the rvs method pulled from the https://github.com/scipy/scipy/pull/5622/files, with minimal change - just enough to run as a stand alone numpy function.

    import numpy as np

    def rvs(dim=3):

    random_state = np.random

    H = np.eye(dim)

    D = np.ones((dim,))

    for n in range(1, dim):

    x = random_state.normal(size=(dim-n+1,))

    D[n-1] = np.sign(x[0])

    x[0] -= D[n-1]*np.sqrt((x*x).sum())

    # Householder transformation

    Hx = (np.eye(dim-n+1) - 2.*np.outer(x, x)/(x*x).sum())

    mat = np.eye(dim)

    mat[n-1:, n-1:] = Hx

    H = np.dot(H, mat)

    # Fix the last sign such that the determinant is 1

    D[-1] = (-1)**(1-(dim % 2))*D.prod()

    # Equivalent to np.dot(np.diag(D), H) but faster, apparently

    H = (D*H.T).T

    return H

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  • Is there a method that I can call to create a random orthonormal matrix in python? Possibly using numpy? Or is there a way to create a orthonormal matrix using multiple numpy methods? Thanks.解决方案...

    1586010002-jmsa.png

    Is there a method that I can call to create a random orthonormal matrix in python? Possibly using numpy? Or is there a way to create a orthonormal matrix using multiple numpy methods? Thanks.

    解决方案

    This is the rvs method pulled from the https://github.com/scipy/scipy/pull/5622/files, with minimal change - just enough to run as a stand alone numpy function.

    import numpy as np

    def rvs(dim=3):

    random_state = np.random

    H = np.eye(dim)

    D = np.ones((dim,))

    for n in range(1, dim):

    x = random_state.normal(size=(dim-n+1,))

    D[n-1] = np.sign(x[0])

    x[0] -= D[n-1]*np.sqrt((x*x).sum())

    # Householder transformation

    Hx = (np.eye(dim-n+1) - 2.*np.outer(x, x)/(x*x).sum())

    mat = np.eye(dim)

    mat[n-1:, n-1:] = Hx

    H = np.dot(H, mat)

    # Fix the last sign such that the determinant is 1

    D[-1] = (-1)**(1-(dim % 2))*D.prod()

    # Equivalent to np.dot(np.diag(D), H) but faster, apparently

    H = (D*H.T).T

    return H

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  • 1. 使用函数 np.random.random由于 np.random.random() 默认生成 0~1 之间的小数,因此需要转换一下如生成 3*3 的 -1~1 之间的随机数矩阵-1 + 2*np.random.random((3,3))# -*- coding:utf-8 -*-import matplotlib....

    1. 使用函数 np.random.random

    由于 np.random.random() 默认生成 0~1 之间的小数,因此需要转换一下

    blank.gif

    如生成 3*3 的 -1~1 之间的随机数矩阵

    -1 + 2*np.random.random((3,3))

    # -*- coding:utf-8 -*-

    import matplotlib.pyplot as plt

    import pylab

    import cv2

    import numpy as np

    img = plt.imread("1.png") #在这里读取图片

    #plt.imshow(img) #显示读取的图片

    #pylab.show()

    print "start processing..."

    for i in range(1,200):

    # fil = np.random.randint(0, 10, size=[3, 3])

    fil = -1 + 2*np.random.random((3,3))

    res = cv2.filter2D(img,-1,fil) #使用opencv的卷积函数

    # plt.imshow(res) #显示卷积后的图片

    pic_name = str(i) + ".png"

    # plt.imsave(pic_name, res)

    # plt.imsave("res.jpg",res)

    # pylab.show()

    print "complete!"

    以上这篇Python 生成 -1~1 之间的随机数矩阵方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2018-08-02

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