python用numpy來創(chuàng)建矩陣的例子？12345來自numpy import random隨機數(shù)組=隨機。隨機（大小=（2，4））#輸出#數(shù)組（[[0.93848018，0.42005976，0.

python用numpy來創(chuàng)建矩陣的例子？

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來自numpy import random

隨機數(shù)組=隨機。隨機（大小=（2，4））

#輸出

#數(shù)組（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101

]numpy.數(shù)組

類型。除了隨機函數(shù)外，還有randInt函數(shù)可以生成整數(shù)隨機矩陣。

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從numpy隨機導(dǎo)入隨機.randint（1100，size=（3，3））

#output

#array（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31

import numpy as np是什么意思？

表示：將numpy作為NP導(dǎo)入

擴展材料：

numpy system是Python的開源數(shù)值計算擴展。這個工具可以用來存儲和處理大型矩陣，這比Python的嵌套列表結(jié)構(gòu)（這個結(jié)構(gòu)也可以用來表示矩陣）要高效得多，這是一個用Python實現(xiàn)的科學(xué)計算包。它包括：1。強大的n維數(shù)組對象數(shù)組。相對成熟的（廣播）功能庫。C/C與FORTRAN代碼集成工具箱。實用線性代數(shù)，傅立葉變換和隨機數(shù)生成函數(shù)。Numpy與稀疏矩陣運算包SciPy一起使用更方便。

Numpy（數(shù)值Python）提供許多高級數(shù)值編程工具，如矩陣數(shù)據(jù)類型、向量處理和精確操作庫。為嚴(yán)格的數(shù)字處理而設(shè)計。

大多數(shù)都被許多大型金融公司以及核心科學(xué)計算組織使用，例如勞倫斯·利弗莫爾（Lawrence Livermore），美國宇航局用它來處理最初用C、FORTRAN或MATLAB完成的任務(wù)。

如何生成一個隨機矩陣？

你可以看到一種叫做狄里克萊分布的東西

或者你可以使用貝塔分布或伽瑪分布來生成狄里克萊分布

]要生成m組冪，比如@charm每組N個隨機數(shù)的和是s

一般來說，使用

來生成m組隨機數(shù)，每組N，求和是s

這里q是一個參數(shù)，數(shù)據(jù)越大，平均值就越高（生成的每個數(shù)據(jù)都接近s/N）

q越小，生成的數(shù)據(jù)就越不均勻（一個數(shù)據(jù)很大，另一個數(shù)據(jù)很小）

更特別，用

生成m組隨機數(shù)隨機數(shù)的個數(shù)在每個組中等于alpha的長度

第i個隨機數(shù)的平均值是alpha[i]/sum（alpha）*s

這是gtools:：rdirichlet函數(shù)的算法

你可以看到，它實際上是生成gamma分布的隨機數(shù)，并對它們進(jìn)行歸一化

當(dāng)然，如果要生成的每個隨機數(shù)都是整數(shù)，可以用rmultinom（n，size，prob）生成

這里n是生成這類隨機數(shù)的幾組

size是每組隨機數(shù)的和

prob是一個向量，第i個元素表示每組第i個元素在總數(shù)中的比例