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numpy生成随机数矩阵

import numpy as npa=np.random.randn(100)100是向量的长度.矩阵的话你可以对这个向量重排一下

import numpy as npx = np.random.randn(4, 5) # 生成一个4*5的服从正态分布(0, 1)的数组print(x)结果:array([[ 1.49880806, 0.49802583, -0.73570234, 0.6838595 , -1.07146133],[-0.80834618, 0.28833047, 0.6492072 , -1.23454671, -0.

numpy.random包可以实现这一功能.numpy包是python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比python自身的嵌套列表结构要高效的多,同时该结构也可以用来表示矩阵.from numpy import randomrandarray = random.random(size=(2,4))random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint等等.

from numpy import random randArray = random.random(size=(2,4))#输出#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]]) random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一

需要使用numpy模块,numpy.random可以用于生成各种随机数

高斯分布是从负无穷到正无穷的.能限制住就不是高斯分布了.或者你做个近似的,函数生成的数值如果不在[0,1],就重新随机一次

12345from numpy import randomrandArray = random.random(size=(2,4))#输出#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint.

numpy.random包可以实现这一功能.numpy包是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,同时该结构也可以用来表示矩阵.from numpy import random randArray = random.random(size=(2,4)) random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint等等.

12345from numpy import randomrandArray = random.random(size=(2,4))#输出#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint.

numpy.random包可以实现这一功能.numpy包是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,同时该结构也可以用来表示矩阵.from numpy import randomrandArray = random.random(size=(2,4))random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数.上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵,随机数的值位于0到1之间,矩阵是numpy.array类型.除了random函数外,还有生成整数随机矩阵的函数randint等等.

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