使用python语言构建一个随机的10*10矩阵

为了构建一个随机的10*10矩阵，你需要使用 Python 的 random 模块。
首先，你需要导入 random 模块：
import random
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然后，你可以使用 random.randint() 函数来生成一个随机整数。这个函数有两个参数，分别是下限和上限。例如，要生成一个介于 1 和 10 之间的随机整数，你可以这样写：
random_number = random.randint(1, 10)
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你可以在循环中使用这个函数来生成一个 10*10 的随机矩阵。例如：
matrix = []
for i in range(10):
row = []
for j in range(10):
random_number = random.randint(1, 10)
row.append(random_number)
matrix.append(row)
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这样，matrix 就是一个 10*10 的随机矩阵了。
注意：如果你想要生成更大范围内的随机数，可以将 random.randint() 函数的下限和上限参数设置为你想要的值。

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python 创建一个随机矩阵

如何使用 Python 和 NumPy 生成随机矩阵
为了生成随机矩阵，NumPy 提供了多种函数来满足不同需求。对于简单的随机数值矩阵，可以利用 np.random 模块下的多个函数。
使用 rand() 函数创建均匀分布的随机浮点数矩阵
此方法会生成一个给定形状的数组，其中填充的是来自 [0, 1) 区间的连续型均匀分布样本[^3]。
import numpy as np

random_matrix_uniform = np.random.rand(3, 4) # 创建一个3x4大小的随机矩阵
print(random_matrix_uniform)
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利用 randn() 构建标准正态分布（高斯分布）的随机矩阵
该方式适用于希望得到均值为0、方差为1的标准正态分布的数据集场景下。
random_matrix_normal = np.random.randn(5, 5) # 生产5x5尺寸遵循标准正态分布规律的随机矩阵
print(random_matrix_normal)
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整数范围内的随机整数矩阵通过 randint()
当目标是获取指定区间内离散取值的随机整数时，则应该选用这个功能。
low = 10
high = 20
integer_random_matrix = np.random.randint(low=low, high=high, size=(6, 6))
print(integer_random_matrix)
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除了上述基本形式外，还有其他更复杂的随机矩阵构建手段，比如基于某些概率密度函数采样的特殊分布类型等。而针对特定应用领域可能还会涉及到更多高级特性，例如生成具有某种结构特征或是服从特定统计特性的随机矩阵。

输入种子数x与整数n，两者以空格分割，构建大小为n*n的随机方阵，输出该方阵与其转置矩阵。python

代码如下：
import random

x, n = map(int, input().split())

# 生成随机矩阵
matrix = [[random.randint(0, x-1) for _ in range(n)] for _ in range(n)]

# 输出随机矩阵
print("随机矩阵：")
for row in matrix:
print(row)

# 生成转置矩阵
transpose = [[matrix[j][i] for j in range(n)] for i in range(n)]

# 输出转置矩阵
print("转置矩阵：")
for row in transpose:
print(row)
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注意，该代码是使用 Python 3 写的。如果你的环境是 Python 2，请将 input() 改为 raw_input()。