编写脚本文件 lil _ pingjunshu. m, 求m行n列标准正态分布的随机数平均值。

在编写Python脚本`lil_pingjunshu.py`以求解m行n列的标准正态分布随机数的平均值，可以使用numpy库来生成随机数并计算它们的平均值。首先，需要安装numpy，如果尚未安装，可以使用以下命令：

pip install numpy

然后，你可以按照以下步骤创建脚本：

import numpy as np

def generate_random_normal_matrix(m, n):
    # 生成m行n列的标准正态分布随机矩阵
    return np.random.standard_normal((m, n))

def calculate_average(matrix):
    # 计算随机矩阵的平均值
    return np.mean(matrix)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    m = int(input("请输入行数m: "))
    n = int(input("请输入列数n: "))

    random_matrix = generate_random_normal_matrix(m, n)
    average_value = calculate_average(random_matrix)

    print(f"m行n列标准正态分布随机数的平均值是: {average_value}")

# 

相关问题

bi_graph = torch.zeros(x_cat.shape[0], x_cat.shape[0]) bi_graph[x_1.shape[0]:, x_2.shape[0]:] = graph_2.to_dense()这里具体graph是赋给哪个地方，举个例子

好的，假设我们有两个有向图，分别是图G1和图G2。我们想要将这两个图合并成一个大的二分图，以便将它们作为一个整体输入到某些机器学习模型中。

首先，我们需要将这两个图转换为稀疏的邻接矩阵。假设 `graph_1` 和 `graph_2` 分别是这两个图的邻接矩阵，我们可以使用scipy库来实现：

import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix

# 生成图G1的邻接矩阵
graph_1 = lil_matrix((3, 3))
graph_1[0, 1] = 1
graph_1[1, 2] = 1

# 生成图G2的邻接矩阵
graph_2 = lil_matrix((2, 2))
graph_2[0, 1] = 1

# 将两个邻接矩阵合并成一个大的二分图
x_1 = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])  # 图G1的节点特征
x_2 = np.array([[2, 2], [3, 3]])  # 图G2的节点特征
x_cat = np.concatenate((x_1, x_2), axis=0)  # 将节点特征合并
bi_graph = torch.zeros(x_cat.shape[0], x_cat.shape[0])
bi_graph[:x_1.shape[0], x_1.shape[0]:] = graph_1.toarray()  # 将图G1的邻接矩阵赋值给左下角的子矩阵
bi_graph[x_1.shape[0]:, x_1.shape[0]:] = graph_2.toarray()  # 将图G2的邻接矩阵赋值给右下角的子矩阵

在这个例子中，我们首先使用 `lil_matrix()` 函数创建了两个有向图G1和G2的邻接矩阵。然后，我们将这两个邻接矩阵合并成一个大的二分图，以便将它们作为一个整体输入到某些机器学习模型中。具体来说，我们将G1的节点特征和G2的节点特征合并，形成一个新的特征矩阵 `x_cat`。然后，我们创建了一个大小为 `x_cat.shape[0]` x `x_cat.shape[0]` 的零矩阵，并将G1的邻接矩阵赋值给这个零矩阵的左下角子矩阵，将G2的邻接矩阵赋值给右下角子矩阵。这样，我们就得到了一个大的二分图，其中左半部分对应于G1，右半部分对应于G2。

转成matlab： npair = nbk[idx].shape[0] rk = (nbk[idx] == k).nonzero()[0] Lk = sp.sparse.lil_matrix((npair,npair)) Lk.setdiag(lk) Lk[:,rk] = -(lk.reshape(-1,1)) Lk[rk,:] = -(lk.reshape(1,-1)) Lk_tensor.append(sp.sparse.csr_matrix(Lk)) si_map[k] = idx

npair = size(nbk{idx}, 1);
rk = find(nbk{idx} == k);
Lk = sparse(npair, npair);
Lk(1:npair+1:end) = lk;
Lk(:,rk) = -repmat(lk', npair, 1);
Lk(rk,:) = -repmat(lk, 1, npair);
Lk_tensor{end+1} = csr_matrix(Lk);
si_map(k) = idx;