numpy生成随机数 python怎样生成一个随机矩阵？
python怎样生成一个随机矩阵？
随机数组=随机。随机（size=（2，4））
#output
#array（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101
random函数接收随机矩阵形状的元组作为唯一参数。上面的代码将返回两行四列的随机矩阵。随机数的值介于0和1之间。矩阵是numpy.数组类型。除了随机函数外，还有randInt函数可以生成整数随机矩阵。
随机.randint（1100，size=（3，3））
#output
#array（[[74，76，46]，[90，16，8]，[21，41，31
np.random在python中的意思？
中的伪随机数算法。
事实上，Python中有不同的随机算法，基本上都是伪随机序列。NP是numpy提供的一种随机算法，也是随机包本身。在tensorflow框架下，为了与数据结构和动态图算法兼容，还提供了自己的随机方法。
import numpy as np是什么意思？
numpy系统是Python的开源数值计算扩展。这个工具可以用来存储和处理大型矩阵，这比Python的嵌套列表结构（这个结构也可以用来表示矩阵）要高效得多，这是一个用Python实现的科学计算包。它包括：1。强大的n维数组对象数组。相对成熟的（广播）功能库。C/C与FORTRAN代码集成工具箱。实用线性代数，傅立叶变换和随机数生成函数。Numpy与稀疏矩阵运算包SciPy一起使用更方便。
Numpy（数值Python）提供许多高级数值编程工具，如矩阵数据类型、向量处理和精确操作库。为严格的数字处理而设计。
大多数都被许多大型金融公司以及核心科学计算组织使用，例如劳伦斯·利弗莫尔（Lawrence Livermore），美国宇航局用它来处理最初用C、FORTRAN或MATLAB完成的任务。
Python能否进行大规模数值计算？
当您问这个问题时，您可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。就像两颗豌豆一样，计算机生成的随机数不是真正意义上的随机数，而是由一组固定的算法生成的。例如，Python的numpy中的random可以设置种子的参数，以便生成的两组随机数完全相同。np.random.种子(0)
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