python怎样生成一个随机矩阵

Python016

python怎样生成一个随机矩阵,第1张

import random #导入随机数模块

m=10

n=10

matrix = [[0 for i in range(m)] for i in range(n)] #定义数组

for row in range(0,m):

   for col in range(0,n):

       matrix[row].append(random.randint(0,101)) #赋值

for row in range(0,m):

     print  matrix[row]#打印

结果

v假如你排列的是个数组{1,2,3,4,5}

列数假如也是5

也就是5*5的矩阵

然后让5个数组都随机生成

然后排序

如果两个临近数据相同或相近

这两个数据就是挨着的好像这样：

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}

那么生成完之后就可以经过一次遍历

把邻近两个进行比较

如果相同就重新生成一个

或者先标记

之后再去

一般的正态分布可以通过标准正态分布配合数学期望向量和协方差矩阵得到。如下代码，可以得到满足一维和二维正态分布的样本。希望有用，如有错误，欢迎指正！

# coding=utf-8

import numpy as np

from numpy.linalg import cholesky

import matplotlib.pyplot as plt

sampleNo = 1000

# 一维正态分布

# 下面三种方式是等效的

mu = 3

sigma = 0.1

np.random.seed(0)

s = np.random.normal(mu, sigma, sampleNo )

plt.subplot(141)

plt.hist(s, 30, normed=True)

np.random.seed(0)

s = sigma * np.random.randn(sampleNo ) + mu

plt.subplot(142)

plt.hist(s, 30, normed=True)

np.random.seed(0)

s = sigma * np.random.standard_normal(sampleNo ) + mu

plt.subplot(143)

plt.hist(s, 30, normed=True)

# 二维正态分布

mu = np.array([[1, 5]])

Sigma = np.array([[1, 0.5], [1.5, 3]])

R = cholesky(Sigma)

s = np.dot(np.random.randn(sampleNo, 2), R) + mu

plt.subplot(144)

# 注意绘制的是散点图，而不是直方图

plt.plot(s[:,0],s[:,1],'+')

plt.show()