矩阵转置 python用numpy来创建矩阵的例子？
python用numpy来创建矩阵的例子？
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来自numpy import random
随机数组=随机。随机（大小=（2，4））
#输出
#数组（[[0.93848018，0.42005976，0.81470729，0.98797783]，[0.12242703，0.42756378，0.59705163，0.36619101
]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。
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从numpy随机导入随机.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：将numpy作为NP导入
扩展材料：
numpy system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。
如何生成一个随机矩阵？
你可以看到一种叫做狄里克莱分布的东西
或者你可以使用贝塔分布或伽玛分布来生成狄里克莱分布
]要生成m组幂，比如@charm每组N个随机数的和是s
一般来说，使用
来生成m组随机数，每组N，求和是s
这里q是一个参数，数据越大，平均值就越高（生成的每个数据都接近s/N）
q越小，生成的数据就越不均匀（一个数据很大，另一个数据很小）
更特别，用
生成m组随机数随机数的个数在每个组中等于alpha的长度
第i个随机数的平均值是alpha[i]/sum（alpha）*s
这是gtools:：rdirichlet函数的算法
你可以看到，它实际上是生成gamma分布的随机数，并对它们进行归一化
当然，如果要生成的每个随机数都是整数，可以用rmultinom（n，size，prob）生成
这里n是生成这类随机数的几组
size是每组随机数的和
prob是一个向量，第i个元素表示每组第i个元素在总数中的比例
矩阵转置 numpy生成正态分布随机数 python生成随机数矩阵
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