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  • 2021-03-07 01:30:34

    生成随机数

    使用 random 模块 random.random() 用于随机生成一个0到1的浮点数 random.randint(start,stop) 随机生成[start,stop]区间内的整数 代码示例:

    import random

    print (random.random())

    print(random.randint(2,5))

    输出结果: 0.28113894170242715 2

    生成随机矩阵

    import numpy as np

    print(np.random.rand(4,5))

    print(np.random.randint(2,4,(3,3)))#(3,3)表示矩阵大小

    [[0.9301374 0.3101388 0.87523224 0.72690872 0.29985264] [0.83968348 0.62680457 0.80127134 0.22433064 0.01149985] [0.2193549 0.25525533 0.96211193 0.33978737 0.06699431] [0.05281168 0.07236824 0.0226833 0.99250086 0.72282644]] [[3 2 3] [2 3 3] [3 2 3]]

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  • Python随机矩阵生成

    万次阅读 多人点赞 2019-10-23 15:16:56
    (因为矩阵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 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

    1. Python中随机数的生成
    2. python 生成随机数的两种方法
    展开全文
  • python生成随机矩阵

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    在下面的代码中,我对一般的平方线性系统Ax=b实现了带有...我想通过求解Ax=b来测试我的实现,其中A是随机的100x100矩阵,b是随机的100x10向量。在我的代码中,我把矩阵A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1...

    在下面的代码中,我对一般的平方线性系统Ax=b实现了带有部分旋转的高斯消去。我测试了我的代码,它产生了正确的输出。不过,现在我正在尝试做以下事情,但我不太确定如何编码它,寻找一些帮助与此!

    我想通过求解Ax=b来测试我的实现,其中A是随机的100x100矩阵,b是随机的100x10向量。

    在我的代码中,我把矩阵

    A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1.]])

    b = np.array([[3.],[15.],[14.]])

    得到以下正确的输出:

    [3. 1. 2.]

    [3. 1. 2.]

    但是现在我如何改变它来生成随机矩阵呢?

    下面是我的代码:

    import numpy as np

    def GEPP(A, b, doPricing = True):

    '''

    Gaussian elimination with partial pivoting.

    input: A is an n x n numpy matrix

    b is an n x 1 numpy array

    output: x is the solution of Ax=b

    with the entries permuted in

    accordance with the pivoting

    done by the algorithm

    post-condition: A and b have been modified.

    '''

    n = len(A)

    if b.size != n:

    raise ValueError("Invalid argument: incompatible sizes between"+

    "A & b.", b.size, n)

    # k represents the current pivot row. Since GE traverses the matrix in the

    # upper right triangle, we also use k for indicating the k-th diagonal

    # column index.

    # Elimination

    for k in range(n-1):

    if doPricing:

    # Pivot

    maxindex = abs(A[k:,k]).argmax() + k

    if A[maxindex, k] == 0:

    raise ValueError("Matrix is singular.")

    # Swap

    if maxindex != k:

    A[[k,maxindex]] = A[[maxindex, k]]

    b[[k,maxindex]] = b[[maxindex, k]]

    else:

    if A[k, k] == 0:

    raise ValueError("Pivot element is zero. Try setting doPricing to True.")

    #Eliminate

    for row in range(k+1, n):

    multiplier = A[row,k]/A[k,k]

    A[row, k:] = A[row, k:] - multiplier*A[k, k:]

    b[row] = b[row] - multiplier*b[k]

    # Back Substitution

    x = np.zeros(n)

    for k in range(n-1, -1, -1):

    x[k] = (b[k] - np.dot(A[k,k+1:],x[k+1:]))/A[k,k]

    return x

    if __name__ == "__main__":

    A = np.array([[3.,2.,-4.],[2.,3.,3.],[5.,-3.,1.]])

    b = np.array([[3.],[15.],[14.]])

    print (GEPP(np.copy(A), np.copy(b), doPricing = False))

    print (GEPP(A,b))

    展开全文
  • 一、矩阵定义、运算 对多维数组的运算,默认情况并不运算矩阵。如果需要对数组进行矩阵运算,矩阵是继承自numpy数组对象的二维数组对象。Numpy中,矩阵计算是针对整个矩阵中每个元素进行的,与用for循环相比,其在...

    一、矩阵定义、运算

    对多维数组的运算,默认情况并不运算矩阵。如果需要对数组进行矩阵运算,矩阵是继承自numpy数组对象的二维数组对象。Numpy中,矩阵计算是针对整个矩阵中每个元素进行的,与用for循环相比,其在运算速度上更快。

    #创建numpy矩阵
    matr1=np.mat('1 2 3;4 5 6;7 8 9')         #使用分号隔开数据
    matr2=np.matrix([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) #调用mat和matrix等价
    # print(np.bmat('arr1 arr2;arr1 arr2'))     #block-matrix实现分块矩阵创建,即小矩阵组合大矩阵
     
    #矩阵运算
    print(matr1+matr2)                        #矩阵相加+、相减-、相乘*
    print(matr1.T)
    try:
        print(matr1.I)             #T:返回自身的转置,I:返回自身的逆矩阵
    except:
        print("无逆矩阵")
    print(matr1.H)                            #H:返回自身的共轭矩阵
    print(matr1.A)                            #A:返回自身的二维数组的一个视图

    二、生成随机矩阵

    np.random.rand() 是均匀分布。

    np.random.randn() 是从标准正态分布中返回一个或多个样本值。正态分布,也即这些随机数的期望为0,方差为1。

    #随机矩阵 np.random.rand的应用:dropout矩阵
    dl = np.random.rand(4,5) < 0.2 #al.shape[0],al.shape[1] 第一个维度是4,第二个维度是5;keep_prob是0.2(dropout=0.8)
    print(dl)
    
    #生成1-100整数范围内的随机矩阵
    print(np.random.randint(1,100,size=(3,3))) 

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空空如也

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