python高斯隨機矩陣

A. python如何產生隨機矩陣

numpy.random包可以實現這一功能。numpy包是python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比python自身的嵌套列表結構要高效的多，同時該結構也可以用來表示矩陣。
from
numpy
import
random
randarray
=
random.random(size=(2,4))
random函數接收需要生成隨機矩陣的形狀的元組作為唯一參數。上面的代碼將會返回一個兩行四列的隨機矩陣，隨機數的值位於0到1之間，矩陣是numpy.array類型。除了random函數外，還有生成整數隨機矩陣的函數randint等等。

B. python怎樣生成一個隨機矩陣

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

#輸出
#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])

random函數接收需要生成隨機矩陣的形狀的元組作為唯一參數。上面的代碼將會返回一個兩行四列的隨機矩陣，隨機數的值位於0到1之間，矩陣是numpy.array類型。除了random函數外，還有生成整數隨機矩陣的函數randint。

fromnumpyimportrandom
random.randint(1,100,size=(3,3))

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

C. 如何用python numpy產生一個正太分布隨機數的向量或者矩陣

高斯分布是從負無窮到正無窮的.能限制住就不是高斯分布了.
或者你做個近似的,函數生成的數值如果不在[0,1],就重新隨機一次

D. python怎樣生成一個隨機矩陣

importrandom#導入隨機數模塊
m=10
n=10
matrix=[[0foriinrange(m)]foriinrange(n)]#定義數組
forrowinrange(0,m):
forcolinrange(0,n):
matrix[row].append(random.randint(0,101))#賦值

forrowinrange(0,m):
printmatrix[row]#列印

E. python如何產生隨機矩陣

importrandom
x=[]
precision=10000.0
foriinxrange(25):
y=[]
forjinxrange(401):
y.append(random.randint(-0.12*precision,0.12*precision)/precision)
x.append(y)
printx
#xiswhatyouwant

精度可以調整precision

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F. 「python」怎樣生成一個隨機矩陣

Python 編寫程序：產生一個隨機 3 位正整數，並將該整數的數字首尾互換輸出，例如：157 互換後為 751。

importrandom
a,b,c=random.randint(1,9),random.randint(0,9),random.randint(1,9)
printa*100+b*10+c
printc*100+b*10+a

G. 如何用Python生成多個隨機矩陣

numpy.random包可以實現這一功能。numpy包是Python的一種開源的數值計算擴展。這種工具可用來存儲和處理大型矩陣，比Python自身的嵌套列表結構要高效的多，同時該結構也可以用來表示矩陣。
from numpy import random
randArray = random.random(size=(2,4))
random函數接收需要生成隨機矩陣的形狀的元組作為唯一參數。上面的代碼將會返回一個兩行四列的隨機矩陣，隨機數的值位於0到1之間，矩陣是numpy.array類型。除了random函數外，還有生成整數隨機矩陣的函數randint等等。

H. 如何利用Python生成行列均不重復的隨機矩陣

v假如你排列的是個數組{1,2,3,4,5}
列數假如也是5
也就是5*5的矩陣
然後讓5個數組都隨機生成
然後排序
如果兩個臨近數據相同或相近
這兩個數據就是挨著的好像這樣：
0：{1,2,3,4,5}
1：{2,3,4,5,1}
2：{2,3,5,1,4}
3：{2,3,5,1,4}
4：{2,3,5,4,1}
那麼生成完之後就可以經過一次遍歷
把鄰近兩個進行比較
如果相同就重新生成一個
或者先標記
之後再去

I. 怎麼用python表示出二維高斯分布函數，mu表示均值，sigma表示協方差矩陣，x表示數據點

clear
closeall
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實驗數據集

rand('state',0)
sigma_matrix1=eye(2);
sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];
u2=[30,30];
m1=100;
m2=300;%樣本數
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1數據集
Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);
Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')
holdon
scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')
title('SM1數據集')
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2數據集
u11=[0,0];
u22=[5,5];
u33=[10,10];
u44=[15,15];
m=600;
sigma_matrix3=2*eye(2);
Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);
Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);
Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);
Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);
figure(2)
scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')
holdon
scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')
scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')
scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')
title('SM2數據集')
end
functionY=multivrandn(u,m,sigma_matrix)
%%生成指定均值和協方差矩陣的高斯數據
n=length(u);
c=chol(sigma_matrix);
X=randn(m,n);
Y=X*c+ones(m,1)*u;
end