• 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 npdef rvs(dim=3):random_state = np.randomH = 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 transformationHx = (np.eye(dim-n+1) - 2.*np.outer(x, x)/(x*x).sum())mat = np.eye(dim)mat[n-1:, n-1:] = HxH = np.dot(H, mat)# Fix the last sign such that the determinant is 1D[-1] = (-1)**(1-(dim % 2))*D.prod()# Equivalent to np.dot(np.diag(D), H) but faster, apparentlyH = (D*H.T).Treturn H
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• 本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：对称（实对称）矩阵也即：step 1：创建一个方阵>>> import numpy as np>>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5)>>> Xarray([[ 0....
本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：对称（实对称）矩阵也即：step 1：创建一个方阵>>> import numpy as np>>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5)>>> Xarray([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],[ 0.31837673, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],[ 0.06644445, 0.8967897 , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],[ 0.94758512, 0.21375975, 0.36781736, 0.1633904 , 0.36070709],[ 0.53263787, 0.18380491, 0.0225521 , 0.91239367, 0.75521585]])step 2：保留其上三角部分>>> X = np.triu(X)# 保留其上三角部分>>> Xarray([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],[ 0.  , 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],[ 0.  , 0.  , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],[ 0.  , 0.  , 0.  , 0.1633904 , 0.36070709],[ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.75521585]])step 3：将上三角”拷贝”到下三角部分>>> X += X.T - np.diag(X.diagonal())>>> Xarray([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],[ 0.25408384, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],[ 0.12428487, 0.74336268, 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],[ 0.0194565 , 0.31810561, 0.05036292, 0.1633904 , 0.36070709],[ 0.91287708, 0.04409245, 0.72581982, 0.36070709, 0.75521585]])注意，要减去一次对角线上的元素。因为上三角cov，和下三角cov.T在进行相加时会把主对角线上的元素相加两次。step 4：测试>>> X.T == Xarray([[ True, True, True, True, True],[ True, True, True, True, True],[ True, True, True, True, True],[ True, True, True, True, True],[ True, True, True, True, True]], dtype=bool)更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python正则表达式用法总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。您可能感兴趣的文章:Python使用numpy产生正态分布随机数的向量或矩阵操作示例Python中的Numpy矩阵操作Python numpy 提取矩阵的某一行或某一列的实例Python编程给numpy矩阵添加一列方法示例基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解python中numpy的矩阵、多维数组的用法Python numpy中矩阵的基本用法汇总Python中矩阵库Numpy基本操作详解python 读取文件并把矩阵转成numpy的两种方法详解python中Numpy的属性与创建矩阵python+numpy实现的基本矩阵操作示例
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• 导入模块 random模块 numpy中的random函数 python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy...# 生成随机矩阵 import numpy as np #　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样 rd = np.random.RandomState(...
导入模块

random模块
numpy中的random函数

python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数）
生成随机数（以矩阵为例）
# 生成随机矩阵
import numpy as np

#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)

# 随机整数
matrix = rd.randint(-2, 3, (10, 10)) # 随机生成[-2,3)的整数，10x10的矩阵
# matrix = rd.randint(-2, 3, [10, 10]) # 效果同上
# print(matrix)

# 随机浮点数
matrix1 = rd.random((5, 5)) # 随机生成一个 [0,1) 的浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix1)

如果想要生成固定区间的浮点数，可以采用如下两种方法
# 生成随机矩阵
import numpy as np

#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)

# 方法一
matrix1 = rd.random((5, 5))*5 - 2 # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵
# 方法二
matrix1 = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生成[-2,3)的浮点数，5x5的矩阵

# print(matrix1)

生成固定分布的随机数
# 服从特定分布的随机数
# 生成随机矩阵
import numpy as np

#　设置随机种子，保证每次生成的随机数一样，可以不设置（去除下面一行代码，将所有的 rd 替换成 np.random 即可）
rd = np.random.RandomState(888)

# 1.均匀分布
matrix_uniform = rd.uniform(-2, 3, (5, 5)) # 随机生生成 [-2,3) 内的均匀分布随机浮点数 ，5x5的矩阵
# print(matrix_uniform)

# 2.正态分布
matrix_normal = rd.normal(5, 1, [5,5]) # 生成一个正态分布的随机数，均值为 5，标准差为 1，5x5的矩阵
# print(matrix_normal)

# 3.泊松分布
matrix_poisson = rd.poisson(5, (5,5)) # 生成一个泊松分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_poisson)

# 4.指数分布
matrix_exponential = rd.exponential(5, [5,5]) # 生成一个指数分布的随机数，均值为 5，5x5的矩阵
# print(matrix_exponential)

参考博客

Python中随机数的生成
python 生成随机数的两种方法


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• 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

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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